矩阵的numpy平方和

Question

我确实有一个矩阵，在行中进行观察（在不同的pH下进行测量），数据点为列（浓度随时间变化）。因此，一行由一个pH的不同数据点组成。

我确实希望将ODE适合数据。所以我定义了一个成本函数，并想计算所有观察的平方和。取此矩阵的平方和应该如下：

res = y - yhat                        # calculate residuals
ssq = np.diag(np.dot(res.T,res))      # sum over the diagonal

是正确的吗？

Answer 1

如果您将获取最后一个数组的总和，那将是正确的。 但它也不必要地复杂（因为非对角元素也是用np.dot计算的） 更快的是：

ssq = np.sum(res**2)

如果你想要每个实验的ssd，你可以这样做：

ssq = np.sum(res**2, axis=1)