Множественное решение с scipy.optimize.nnls - PullRequest
Новая
       37

Множественное решение с scipy.optimize.nnls

0 голосов
/ 29 мая 2018

Я использую scipy.optimize.nnls для вычисления неотрицательного наименьшего квадрата с коэффициентом, равным 1. Я всегда получаю одно и то же решение, когда выполняю вычисления.Это код, который я использую: 

#! /usr/bin/env python3
import numpy as np
import scipy.optimize as soptimize

if __name__ == '__main__':

    C = np.array([[112.771820, 174.429720, 312.175750, 97.348620],
                  [112.857010, 174.208300, 312.185270, 93.467580],
                  [114.897210, 175.661850, 314.275100, 99.015480]
                 ]);

    d = np.array([[112.7718, 174.4297, 312.1758, 97.3486],
                  [112.7718, 174.4297, 312.1758, 97.3486]]);

    for line in d:
        ret , _= soptimize.nnls(C.T, line)
        print(ret)

И каждый раз, когда я получаю: 

[9.99992794e-01 7.27824399e-06 0.00000000e+00]
[9.99992794e-01 7.27824399e-06 0.00000000e+00]

Мне нужно вычислить несколько решений с диапазоном допусков, и выбрать решение, которое подходит лучше всего, мойнеобходимо.Кто-нибудь знает, как получить разные решения для одной и той же матрицы ввода?

...