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()
我试着用cvxpy来求向量权重的值,对两个矩阵进行线性变换。目标函数是两个变换矩阵之间皮尔逊相关性的最大化。你知道吗
我不明白为什么会出现以下错误。你知道吗
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
您的错误是因为
pearsonr
希望传递两个类似于数组的输入x
和y
。你知道吗您在代码中创建了数组
X
和Y
,是的。但是如果您检查X * weights
(这是您实际传递给pearsonr
)的类型,您将看到它的类型cvxpy.atoms.affine.binary_operators.MulExpression
,它没有length属性,因此len(X * weights)
会抛出一个错误。你知道吗相关问题 更多 >
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