Python/Scipy「無效索引到標量變量」

Question

我正在使用Scipy優化模塊，具體爲fmin_tnc和fmin_l_bfgs_b。但是，使用其中一個時，我收到消息「IndexError：標量變量無效的索引」。

這個錯誤的原因是什麼？

這個錯誤信息的含義是什麼？

我的做法代碼：

def f01(para): 
    para1, para2 = para 
    return 1+ (para1 -1)**2 + (para2 -2)**2 

para0 = np.array([10, 10]) 
mybounds = [(-40,30),(-20,15)] 

opt.fmin_l_bfgs_b(f01, para0, bounds = mybounds) 

將返回：

Traceback (most recent call last): 
    File "C:\Python27\mystuff\practice_optimize01.py", line 78, in <module> 
    opt.fmin_l_bfgs_b(f01, para0, bounds = mybounds) 

    File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\lbfgsb.py", line 174, in fm 
in_l_bfgs_b 
**opts) 

    File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\lbfgsb.py", line 294, in _m 
inimize_lbfgsb 
    f, g = func_and_grad(x) 

    File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\lbfgsb.py", line 249, in fu 
nc_and_grad 
    f = fun(x, *args) 

    File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\optimize.py", line 55, in _ 
_call__ 
    self.jac = fg[1] 
IndexError: invalid index to scalar variable. 

的Python 2.7.3，32位。 Numpy 1.6.2。 Scipy 0.11.0b1。 Windows XP和Vista。

Answer 1

fmin_l_bfgs_b期望您的函數返回函數值和的漸變。您只返回函數值。

如果您只返回函數值並且不提供梯度，那麼您需要設置approx_grad = True，以便fmin_l_bfgs_b對其使用數值近似值。

請參閱文檔字符串中選項的說明。

從我閱讀文檔，fmin_tnc具有相同的模式，並在你的情況相同的問題。