python-3.x - 强制 NNLS 结果

Question

我正在使用 scipy.optimize.nnls 来计算系数总和为 1 的非负最小二乘拟合：

#! /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]]);

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

我得到：

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

是否可以将某些结果列设置为 nnls 算法的特定值并强制它生成剩余的结果列？

例如，如果我的结果是：[0.3 0.3 0.4]。我想将第一列强制为 0.9，并且 nnls 应该生成其他列，如下所示：

 [0.9 0.06 0.04]

任何帮助将不胜感激 ！

标签： python-3.xscipyleast-squares