SciPy的功能muliple參數

我有這樣的功能：SciPy的功能muliple參數

def error(w0, w1): 
    return sum((data.Height - (w1*data.Weight+w0))**2)

和明年我想res = scipy.optimize.minimize(error, (1, 2), ...

優化它，當我嘗試運行它，我有錯誤：TypeError: error() takes exactly 2 arguments (1 given)

我找到當我將我的功能更改爲：

def error(w): 
    return sum((data.Height - (w[1]*data.Weight+w[0]))**2)

但我想了解爲什麼我的第一個不能工作。

來源

2016-06-11 koch_kir

那麼，如果你看一下這個函數的文檔，它說，

scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method=None, jac=None, hess=None, hessp=None, bounds=None, constraints=(), tol=None, callback=None, options=None)[source]

的樂趣就在這裏你的函數和args是要發送的參數。現在在你的第一個代碼中，你的目標函數有兩個參數，但是你發送的是一個元組，那麼根據文檔應該做什麼。

所以簡而言之，你發送給目標函數的是一個元組，但那裏有2個參數，這就是爲什麼會彈出錯誤。

出於同樣的原因，您的第二個代碼工作爲w只是一個元組，因此代碼工作！

來源

2016-06-11 20:52:51 hashcode55

minimize(fun, x0, args=(), method=None,....): 
""" 
minimize f(x) subject to 
    ... 
    where x is a vector of one or more variables.

所以第一個參數是你的函數，error，第二個是x0，你的情況的元組，初步猜測。第一個代碼是將x0變成一個數組，x0 = np.asarray(x0)。

而且看一個例子功能：

fun = lambda x: (x[0] - 1)**2 + (x[1] - 2.5)**2

我沒有用過這麼多，但可以肯定的樣子，如果你沒有你的函數應該工作：

error(np.array([1,2]))

這是一致的第二種形式，但不是第一種。

換一種方式，minimize作品通過與初始值，開始np.array(x0)，插頭即進入error，以及基於所述返回值試圖其他2元件陣列，變化對初始x0。它不是用多個參數來演奏，而是帶有多個元素的一個參數。

來源

2016-06-11 20:56:07 hpaulj

SciPy的功能muliple參數

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