Question

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats.stats import pearsonr
from cvxpy import Variable, Problem, Maximize

X = np.random.rand(1000, 4)
Y = np.random.rand(1000, 4)
weights = Variable(4,)
constraints = []

def get_correlation(a):
    return pearsonr(X * a, Y *a)

obj = Maximize(get_correlation(weights))
problem = Problem(obj, constraints)
problem.solve()

我正在尝试使用cvxpy查找向量权重的值，以执行两个矩阵的线性转换。目标函数是两个变换矩阵之间的皮尔逊相关性最大化。

我不明白为什么会出现以下错误。

      4 def get_correlation(a):
----> 5     return pearsonr(X * a, Y *a)
      6 
      7 obj = Maximize(get_correlation(weights))

~/Python/global/lib/python3.6/site-packages/scipy/stats/stats.py in pearsonr(x, y)
   3030     x = np.asarray(x)
   3031     y = np.asarray(y)
-> 3032     n = len(x)
   3033     mx = x.mean()
   3034     my = y.mean()

TypeError: len() of unsized object

Answer 1

您的错误是因为pearsonr希望传递两个数组，例如输入x和y。

您在代码中创建了数组X和Y，是的。但是，如果您检查X * weights的类型（实际上是您传递给pearsonr的内容），您会看到它的类型为cvxpy.atoms.affine.binary_operators.MulExpression，它没有长度属性，并且因此len(X * weights)会引发错误。

大小对象的len（）-cvxpy-相关最大化

1 个答案: