minimazing功能，如何將參數傳遞到函數SciPy的

Question

我寫了一個代碼，對於r和阿爾法使用SciPy的最小化某個功能。但是我遇到了一個將參數傳遞給函數的問題。

#!/usr/bin/env python 
import numpy as np 
from scipy.integrate import quad 
import scipy.optimize as opt 

def integrand(t, alpha, r): 
    return np.exp(-alpha*(t-r))**2 

def my_function(parameters, rho): 
    alpha = parameters[0] 
    r = parameters[1] 
    return quad(integrand, 0, rho, args=(alpha, r))[0] 

alpha_0 = 1 
r_0 = 1 
rho = 5.0 

vec_expint = np.vectorize(my_function) 

res = opt.minimize(my_function(rho), np.asarray([alpha_0, r_0]), method='CG', tol=1.e-2, options={'gtol': 0.01, 'maxiter': 5}) 
print(res) 

我希望把整合作爲邊界變量。我添加了一個變量rho，並收到以下錯誤消息：

res = opt.minimize(my_function(rho), np.asarray([alpha_0, r_0]), method='CG', tol=1.e-2, options={'gtol': 0.01, 'maxiter': 5}) 
    TypeError: my_function() takes exactly 2 arguments (1 given) 

有人能解釋我如何以正確的方式傳遞參數嗎？

Answer 1

您已經定義：

def my_function(parameters, rho): 

現在嘗試

my_function(1) 

有什麼錯誤？顯而易見的Python之一，對吧？當您運行時

res = opt.minimize(**my_function(rho)**, np.asarray([alpha_0, r_0]), method='CG', tol=1.e-2, options={'gtol': 0.01, 'maxiter': 5}) 

它甚至不會超過我突出顯示的表達式。

有幾個解決方案：

• 定義一個新的函數，它只有一個參數，parameters，和前手定義rho。這可以用def來完成，一個lambda或partial。

• 給optimize一個args參數。致電quad時，您已經在使用args功能。

Answer 2

使用args參數。

我的代碼：

#!/usr/bin/env python 
import numpy as np 
from scipy.integrate import quad 
import scipy.optimize as opt 

def integrand(t, alpha, r): 
    return np.exp(-alpha*(t-r))**2 

def my_function(parameters, rho): 
    alpha = parameters[0] 
    r = parameters[1] 
    return quad(integrand, 0, rho, args=(alpha, r))[0] 

alpha_0 = 1 
r_0 = 1 
rho = 5.0 

vec_expint = np.vectorize(my_function) 

res = opt.minimize(my_function, np.asarray([alpha_0, r_0]), method='CG', tol=1.e-2, args=(rho),options={'gtol': 0.01, 'maxiter': 5}) 
print(res) 

輸出：

 fun: 0.0018415003336983448 
    jac: array([-0.00523077, 0.00762011]) 
message: 'Optimization terminated successfully.' 
    nfev: 12 
    nit: 2 
    njev: 3 
    status: 0 
success: True 
     x: array([ 2.06899361, -1.1785839 ]) 

Answer 3

首先，我要指出一點，可能會混淆您：您有一個名爲全球（實際上，模塊級）的變量rho和my_function內的局部變量rho。這些不一樣。這可能有助於清楚的事情了全局變量，這個重命名爲rho_0，即更換你的代碼的最後幾行：

alpha_0 = 1 
r_0 = 1 
rho_0 = 5.0 

vec_expint = np.vectorize(my_function) 

res = opt.minimize(my_function(rho_0), np.asarray([alpha_0, r_0]), method='CG', tol=1.e-2, options={'gtol': 0.01, 'maxiter': 5}) 
print(res) 

現在，您所遇到的問題來自於你的電話裏面寫my_function(rho)到opt.minimize。當你寫my_function(rho)，這意味着你是調用my_function帶有一個參數，並且該參數是5.0的值，您存儲的名稱爲rho_0。但my_function需要參數：parameters和rho。你不能用一個參數來調用它。這就是爲什麼Python給出你遇到的錯誤。

爲了做你想做的事，你必須知道opt.minimize需要函數作爲它的第一個參數。例如，你可以調用

opt.minimize(my_function, ...) 

什麼你給它的調用函數的結果，

opt.minimize(my_function(...), ...) 

這是不一樣的東西。

如你所知，你傳遞給opt.minimize功能需要有像

def my_function(parameters, arg0, arg1, ...): 
    ... 

簽名。當你想爲特定的值傳遞給arg0，arg1等，您使用的opt.minimize的args說法。

opt.minimize(my_function, parameters_0, args=(arg0_value, arg1_value, ...) 

裏面opt.minimize，在每個評估步驟，將選擇值的parameters，收拾起來成一個元組，並傳遞作爲第一個參數my_function，而它不管你傳遞給args反向：它將該元組解包爲單個參數，並在parameters之後將它們傳遞給my_function。