最小化的功能，同時保持一些變量恆定

的我的形式最小化的功能，同時保持一些變量恆定

def tmp(x,n): 
    R, s, a, T = x[0], x[1], x[2], x[3]

它返回一個浮子，計算的一個長塊後的函數。

我需要最小化此功能和用於我使用了scipy.optimize.minimize（）：

minimize(tmp,[0,0,3,60000], args=(n,),tol =1e-15)

上面的代碼查找的最小功能TMP（）與起始值的如圖所示。

現在我需要最小化相同的函數tmp，但保留變量R，T超出最小化作爲參數。換句話說，我希望函數可以這樣寫：

def tmp(x,n,R,T): 
     s, a = x[0], x[1]

怎麼可能創造像上述的功能，而無需編輯我的第一個功能？

來源

2014-06-12 milia

不知道什麼IST在功能上會使其難以測試的東西...... 你在哪裏定義R，S，A和T ...裏面功能？

couldn't你寫一個函數，如：

def tmp(x,n,cons): 
     if cons is False:#case 1 
      R, s, a, T = x[0], x[1], x[2], x[3] 
     elif cons is True:#case 2 
      R=0 #change them if you want 
      T=60000 
      s, a = x[0], x[1] 
     #your calculations 
     #...

比你要記住，你的「最小化」擁有像她那樣的情況下，一個（！）：

minimize(tmp,[0,0,3,60000], args=(n,cons),tol =1e-15)#where args is (2,False) for example

和像情況2這樣：

minimize(tmp,[0,3], args=(n,cons),tol =1e-15)#where args is (2,True)

來源

2014-06-12 15:09:48 Hiatus

謝謝，這看起來更像我的想法。我在定義行後面的tmp（x，n）中定義了R，s，a，T，如我的第一篇文章所示。希望這會起作用。對不起，但我不能在這裏發佈整個函數（一個36x36的微分方程組），因爲它適用於我正在使用的客戶端。 – milia

它的工作原理:)非常感謝！ – milia

請將我的答案標記爲已接受，如果這能解決您的問題:) @milia – Hiatus

默認情況下它是不可能的。你需要給tmp(x,n,R,T)一個不同的名字。

這是可能的，雖然使用multimethod library

來源

2014-06-12 13:30:32

謝謝，我會看看multimethod庫。我試圖避免重寫tmp作爲一個新功能，因爲這意味着我將不得不復制許多代碼塊，這對我來說似乎毫無意義。 – milia

您可以使用默認參數def'tmp（x，n，R = None，T = None）：'。根據「R」和「T」的值，你的工作方式不同。 –

如果我這樣做，我將不得不改變第一個功能，我想保留它們兩個。 – milia

最小化的功能，同時保持一些變量恆定

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