python - numpy lstsq 中的参数约束

Question

我正在用 numpy.lstsq() 拟合一组数据:

numpy.linalg.lstsq(a,b)[0]

返回类似的东西:

array([ -0.02179386,  0.08898451,  -0.17298247,  0.89314904])

请注意，拟合解决方案是正 float 和负 float 的混合。

不幸的是，在我的物理模型中，拟合解代表质量:因此我想强制 lstsq() 返回一组正值作为拟合的解。可以这样做吗？

即

solution = {a_1, ... a_i, ... a_N} with a_i > 0 for i = {1, ..., N}

Answer 1

非负最小二乘 在 scipy.optimize.nnls 中实现.

from scipy.optimize import nnls

solution = nnls(a, b)[0]