python教程—SciPy优化中的多个变量。最小化-Python实用宝典

python教程—SciPy优化中的多个变量。最小化

根据SciPy文档,可以最小化具有多个变量的函数,但是它没有说明如何优化这些函数。

根据SciPy文档,可以最小化具有多个变量的函数,但是它没有说明如何优化这些函数。

    from scipy.optimize import minimize from math import * def f(c): return sqrt((sin(pi/2) + sin(0) + sin(c) - 2)**2 + (cos(pi/2) + cos(0) + cos(c) - 1)**2) print minimize(f, 3.14/2 + 3.14/7)

上面的代码确实试图最小化函数f,但是对于我的任务,我需要对三个变量最小化。

简单地引入第二个参数并相应地调整最小化就会产生一个错误(TypeError: f()正好接受两个参数(给定一个))。

如何在多个变量最小化的情况下最小化

回答

将多个变量打包成一个数组:

    import scipy.optimize as optimize def f(params): # print(params) # <-- you'll see that params is a NumPy array a, b, c = params # <-- for readability you may wish to assign names to the component variables return a**2 + b**2 + c**2 initial_guess = [1, 1, 1] result = optimize.minimize(f, initial_guess) if result.success: fitted_params = result.x print(fitted_params) else: raise ValueError(result.message)

收益率

    [ -1.66705302e-08 -1.66705302e-08 -1.66705302e-08]

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