最小化n個函數

Question

我有兩個函數，它們的距離（y_1-y_2）我需要最小化才能獲得兩者之間的最佳因子（dfactor），所以我可以將它們繪製在一起並儘可能地適合它們。與文檔中的示例不同之處在於，在這種情況下，我可以計算差異，因此我具有最小化的函數。隨着scipy.optimize.minimize_scalar我使用的語法如下：

def chi(dfactor): 
    for i in range(0, n): 
     return abs(dfactor*y_1[i] - y_2[i]) 

res = minimize_scalar(chi) 
print res.x 

現在res.x是不是最適合兩個地塊的因素。我期望得到一個n個元素的數組，它們之間非常相似，我可以獲得我需要的單個dfactor。但我不確定minimize_scalar是這樣的。

檢查desired result，我計算紅色點與藍色曲線中相應點之間的差異（這裏表示爲譜線，因爲它是一個譜圖），以便儘可能好地對它們進行重疊繪圖。

Answer 1

在一個函數中不能有多個返回語句，只有第一個會被調用。相反，你需要返回錯誤的一些彙總，比如根指quared錯誤：

# Convert to numpy arrays 
y_1 = np.asarray(y_1) 
y_2 = np.asarray(y_2) 

def chi(dfactor): 
    residual = dfactor * y_1 - y_2 
    return np.mean(residual ** 2) 

res = minimize_scalar(chi) 
print res.x