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numpy公司利纳格lstsq有很大的价值
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<p>我在用利纳格lstsq要在函数中建立回归线,请执行以下操作:</p> <pre><code>def lsreg(x, y): if not isinstance(x, np.ndarray): x = np.array(x) if not isinstance(y, np.ndarray): y = np.array(y) A = np.array([x, np.ones(len(x))]) ret = np.linalg.lstsq(A.T, y) return ret[0] </code></pre> <p>这样称呼:</p> ^{pr2}$ <p>得到的输出是:</p> <pre><code>[ 3. 4. 5.] </code></pre> <p>到目前为止,还不错。现在,如果我这样改变x:</p> <pre><code>x = np.array([100000001, 100000002, 100000003]) y = np.array([3.0, 4.0, 5.0]) regress = lsreg(x, y) fit = regress[0]*x + regress[1] print fit </code></pre> <p>我明白了</p> <pre><code>[ 3.99999997 4.00000001 4.00000005] </code></pre> <p>而不是接近3,4和5。在</p> <p>有什么线索吗?在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我试过用西皮:</p> <pre><code>from scipy import stats x = np.array([100000001, 100000002, 100000003]) y = np.array([3.0, 4.0, 5.0]) res = stats.linregress(x, y) print x*res[0] + res[1] </code></pre> <p>我得到:</p> ^{pr2}$
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