Matlab到Python：用SVD求解系统

我正在尝试将Matlab代码转换为Python代码

我被困住了

x = A\b;

其中

A

是2D数组

（2257x456）

，其中

b

是1D数组

（2257x1）

在Matlab

x

中输出的数组是1D数组

（456x1）

Matlab代码中还有一条注释，上面写着：

%使用SVD解决系统问题

那么如何在Python中实现这一点呢

我尝试使用以下代码，但没有成功

x = np.linalg.lstsq(A,b)
x = np.linalg.lstsq(A.T, b.T)[1].T
x = A :\\ b # found this [here][1]
x = np.linalg.solve(A,b)


[1]: https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/numpy-for-matlab-users.html

更新：

产生的错误和结果：

x = np.linalg.solve(A,b) : LinAlgError: Last 2 dimensions of the array must be square

x = np.linalg.lstsq(A,b) : x is not expected result, it is 3D array (4x456x1)

x = np.linalg.lstsq(A.T, b.T)[1].T : LinAlgError: Incompatible dimensions

---

您需要

np.linalg.lstsq（A，b）

。再看一下，注意它返回四个值。所以要使用它，你需要写

x, residuals, rank, s = np.linalg.lstsq(A,b)

或者，如果要忽略除

x

之外的所有内容

x = np.linalg.lstsq(A,b)[0]

---

您需要

np.linalg.lstsq（A，b）

。再看一下，注意它返回四个值。所以要使用它，你需要写

x, residuals, rank, s = np.linalg.lstsq(A,b)

或者，如果要忽略除

x

之外的所有内容

x = np.linalg.lstsq(A,b)[0]

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“…没有成功。”解释你遇到的问题。你有错误吗？如果是，则显示错误消息。你有没有得到一个意想不到的结果？如果是这样，展示你得到了什么，并解释你的期望。（使用较小的数组测试代码可能更简单，例如A可能是10x5和b 10x1。）更新问题，我不太理解Matlab中操作背后的数学，所以我只是尝试代码并检查输出数组（'x'）是否相同。“…没有成功。”解释您遇到的问题。你有错误吗？如果是，则显示错误消息。你有没有得到一个意想不到的结果？如果是这样，展示你得到了什么，并解释你的期望。（使用较小的数组测试代码可能更简单，例如A可能是10x5和b 10x1。）更新问题，我不太理解Matlab中操作背后的数学，所以我只是尝试代码并检查输出数组（'x'）是否相同。感谢您的解释，但结果与Matlab中的不一样。我猜“x”的计算结果与使用lstsq（）函数的Matlab中的计算结果不同？请注意，A和b在Python和Matlab中是相同的。谢谢您的解释，但结果与Matlab中的不同。我猜“x”的计算结果与使用lstsq（）函数的Matlab中的计算结果不同？请注意，A和b在Python和Matlab中是相同的