Я пытаюсь найти матрицу преобразования, в которой каждый элемент моих двух известных матриц является массивом. У меня есть две матрицы:
a= np.array([
[data['10']['ann1'], data['25']['ann1'], data['50']['ann1'], data['100']['ann1']],
[data['10']['ann2'], data['25']['ann2'], data['50']['ann2'], data['100']['ann2']],
[data['10']['ann3'], data['25']['ann3'], data['50']['ann3'], data['100']['ann3']],
[data['10']['ann4'], data['25']['ann4'], data['50']['ann4'], data['100']['ann4']],
[data['10']['ann5'], data['25']['ann5'], data['50']['ann5'], data['100']['ann5']]])
b= np.array([
[data['target']['ann1']],
[data['target']['ann2']],
[data['target']['ann3']],
[data['target']['ann4']],
[data['target']['ann5']]])
, где мне нужно найти решение matix x, где для ax = b. Каждый элемент (например, data['10']['ann1']) представляет собой одномерную матрицу длиной 32, но элементы матрицы решения должны иметь отдельные значения. Есть ли способ в python сделать линейную регрессию или MCM C, подходящую для этого типа системы?