質問編集履歴
2
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -7,6 +7,10 @@
|
|
|
7
7
|
scipy.optimize.lsq_linearでfor分を使わず多次元のYを扱うことはできるのでしょうか。
|
|
8
8
|
もしくは、他の方法がありましたら教授頂けると幸甚です。
|
|
9
9
|
|
|
10
|
+
Pythonといいますか、プログラミング初級者でして、「なるべくfor文を使わずに」との記事を良くみましたので質問しました。
|
|
11
|
+
より早く解けるコードを書きたいのですが、知識が足りず、質問した次第です。
|
|
12
|
+
|
|
13
|
+
|
|
10
14
|
例えば、
|
|
11
15
|
https://www.haya-programming.com/entry/2019/03/06/141027
|
|
12
16
|
のyを100×２次元など、多次元にするイメージです。
|
1
title
CHANGED
|
File without changes
|
body
CHANGED
|
@@ -1,10 +1,10 @@
|
|
|
1
|
-
|
|
1
|
+
scipy.optimize.lsq_linearを使うと、Y=βXの、変数Xの係数βの範囲に制約条件をつけることができると思います。
|
|
2
2
|
ここで、多次元のYを扱いたい(Y1,Y2等、共通のX、異なるβをもつ複数のY)のですが、1 dimensionである必要があると、エラーが出ます。
|
|
3
3
|
|
|
4
4
|
numpy.linalg.lstsqは多次元のYを扱えるのですが、係数βの範囲に制約条件をつけることができず。
|
|
5
5
|
|
|
6
6
|
|
|
7
|
-
|
|
7
|
+
scipy.optimize.lsq_linearでfor分を使わず多次元のYを扱うことはできるのでしょうか。
|
|
8
8
|
もしくは、他の方法がありましたら教授頂けると幸甚です。
|
|
9
9
|
|
|
10
10
|
例えば、
|