我有一個矩陣，其中每一列都是不同的品牌。每行是一個不同的類別。我有一個單獨的矩陣，這是期望的結果。我需要混合第一個矩陣以找到 % 到 = 第二個矩陣的最佳結果。First matrix: C | 105 130 120
P | 1 3 5
F | 2 4 2目標是設計具有以下屬性的組合：Optimal: C | 245
P | 6
F | 7這是什么公式？
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如果我理解正確的話，您實際上是在尋找一組線性方程的解。假設您想要“混合”矩陣的每一列以達到最終目標，您實際上是在尋找一個向量 x 使得target = M @ x. 解決方案是乘以倒數(shù)，x = inv(M) @ target。使用 numpy，這轉化為
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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