「只能將長度爲1的數組轉換爲Python標量」在Sage中使用scipy.optimize

我想調整模型的參數給一組給定的數據。「只能將長度爲1的數組轉換爲Python標量」在Sage中使用scipy.optimize

我試圖用scipy的功能curve_fit在聖人，但我不斷收到

TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

Here's我的代碼：

from numpy import cos,exp,pi 
f = lambda x: exp( - 1/cos(x) ) 
import numpy as np 

def ang(time): return (time-12)*pi/12 

def temp(x,maxtemp): 
    cte=(273+maxtemp)/f(0)**(1/4) 
    if 6<x and x<18: 
     return float(cte*f(ang(x))**(1/4)-273) 
    else: 
     return -273 

lT=list(np.linspace(15,40,1+24*2)) 
lT=[float(num) for num in lT]    #list of y data 

ltimes=np.linspace(0,24,6*24+1)[1:] 
ltimes=list(ltimes)      #list of x data 
u0=lT[0] 

def u(time,maxtemp,k):     #the function I want to fit to the data 
    def integ(t): return k*exp(k*t)*temp(t,maxtemp) 
    return exp(-k*time)*(numerical_integral(integ, 0, time)[0] + u0) 

import scipy.optimize as optimization 

print optimization.curve_fit(u, ltimes, lT,[1000,0.0003])

來源

2016-02-11 Agcp C

試着把參數放在一個元組而不是列表中：'' optimization.curve_fit（u，ltimes，lT，（1000,0.0003））' – hpaulj

我沒有答案，但我有一個建議，可以提高你獲得一個機會n答案：將代碼的大小減小到實際相關的部分。 [這是我的例子]（https://gist.github.com/normalhuman/2b3778eb4660a7cfa258）：它只是4行，重現相同的問題。更多的人願意考慮4行代碼，而不是20行，其中大多數是不相關的。 – 2016-02-12 04:46:05

什麼是'numerical_integral'，它返回什麼。 –

scipy.optimize.curve_fit預計的借鑑作用向量化爲：也就是說，它必須能夠接收數組（ndarray，準確地說），並返回一個值數組。您可以通過添加調試打印

def u(time,maxtemp,k):      
    print time    % for debugging 
    def integ(t): return k*exp(k*t)*temp(t,maxtemp) 
    return exp(-k*time)*(numerical_integral(integ, 0, time)[0] + u0)

打印的輸出將是整個陣列ltimes要傳遞到curve_fit看到這個問題的時候了。這是numerical_integral不是爲了處理而設計的。你需要逐個給它賦值。

像這樣：

def u(time,maxtemp,k):      
    def integ(t): return k*exp(k*t)*temp(t,maxtemp) 
    return [exp(-k*time_i)*(numerical_integral(integ, 0, time_i)[0] + u0) for time_i in time]

這將採取照顧「只長1陣列可以轉換」的錯誤，然後你將有一個又一個，因爲你的清單ltimes和LT具有不同的長度。這是沒有意義的，因爲lT應該是輸入的目標輸出l times。你應該修改這些數組的定義來確定你想要的尺寸

來源

2016-02-13 04:34:43

「只能將長度爲1的數組轉換爲Python標量」在Sage中使用scipy.optimize

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