python - 使用 pandas 或 numpy 求解自定义方程
问题描述
我有一个如下所示的日期框架。
b0 b1 b2 b3 b4 b5
b0 1.0 -0.005495 NaN 0.285714 NaN NaN
b1 -182.0 1.000000 2.500000 6.666667 -3.937500 5.190476]
b2 NaN 0.400000 1.000000 -0.408377 0.178571 10.000000
b3 3.5 0.150000 -2.448718 1.000000 NaN 3.407407
b4 NaN -0.253968 5.600000 NaN 1.000000 -0.196319
- 可以说 b0,b1,b2,b3,b4,b5 也像变量。
- b0 行,b0 列代表 b0/b0。
- b0 行,b1 列代表 b0/b1。
- 等等。
- 当我为 b0 赋值为 10 时。
- 从方程 b0/b1 = -0.005495,我可以得到 b1 为 -181.98。
- 所以现在我们有了这样的方程,我想用代码得到 b1,b2,b3,b4,b5 的解。
- 在我的实际问题中,有 2000 个变量和 4000 多个比率,显然方程多于变量。
- 需要选择一组方程来求解它们,然后迭代地减少其他比率的误差。
- 并且某些比率不存在,由 nan 表示
我能知道这些应该如何解决吗
解决方案
如果b0 = 10
,那么
b0 * df['b0']
会给你一个系列,其索引是不同的bs,值是对应的值。具体来说,你会得到第一个值为 10(对应于 b0),第二个值为 -2141.09(对应于 b1)。
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