麻煩實施scipy優化最小化

Question

我在實施scipy.optimize.minimize()時遇到了一些麻煩。 它返回我與錯誤ValueError: Objective function must return a scalar。 這裏是我的代碼：

def cost(A,b,x): 
    return np.sum(np.square(np.dot(A,x)-b)) 

def sse(x): 
    return 1-sum(x) 

x0 = np.ones(4)/4 
bounds = tuple((0,1) for x in x0) 
cons = ({'type': 'eq', 'fun': sse}) 
All = minimize(cost, x0, args=(A, curve), method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=cons).x 

A具有形狀(400,4)，curve具有形狀(400,)和x，x0具有形狀(4,)。

我似乎錯過了一些非常微不足道的東西。任何幫助，將不勝感激。提前致謝！

Answer 1

您的函數的簽名以最小化需求作爲第一個非關鍵字參數x;那麼其他人可能會跟隨。

（所以你的內部變量映射是錯誤的，因此你的形狀產生不同的結果，形狀不標）

我還沒有看到你的代碼的任何使用curve！可能curve = b？

所以只是改變：

def cost(A,b,x): # WRONG 
    return np.sum(np.square(np.dot(A,x)-b)) 

def cost(x, A, b): # CORRECT 
    return np.sum(np.square(np.dot(A,x)-b))