我有一个矩阵,其中每一列都是不同的品牌。每行是一个不同的类别。我有一个单独的矩阵,这是期望的结果。我需要混合第一个矩阵以找到 % 到 = 第二个矩阵的最佳结果。First matrix: C | 105 130 120
P | 1 3 5
F | 2 4 2目标是设计具有以下属性的组合:Optimal: C | 245
P | 6
F | 7这是什么公式?
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如果我理解正确的话,您实际上是在寻找一组线性方程的解。假设您想要“混合”矩阵的每一列以达到最终目标,您实际上是在寻找一个向量 x 使得target = M @ x
. 解决方案是乘以倒数,x = inv(M) @ target
。使用 numpy,这转化为
import numpy M = numpy.array([[105, 130, 120], [1, 3, 5], [2, 4, 2]]) target = numpy.array([[245], [6], [7]]) x = numpy.linalg.inv(M)@target
x是
array([[0.11940299], [1.57462687], [0.23134328]])
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