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我正在尝试使用以下代码最大化功能：
from scipy.optimize import minimize
from scipy.stats import lognorm, norm
import numpy as np
np.random.seed(123)
obs = np.random.normal(loc=20, scale=3, size=20)
# Log-Posterior optimisation objectiv
def objective(params, y):
mu = params[0]
sigma = params[1]
llikelihood = np.sum(np.log(norm.pdf(y, mu, sigma)))
lpost = llikelihood + np.log(norm.pdf(mu, 0, 100)) + np.log(lognorm.pdf(sigma, loc= 0, s = 4))
return -1*lpost
starting_mu = 0
starting_sigma = 1
optim_res = minimize(fun = objective, x0=(starting_mu, starting_sigma), args=(obs))
该代码可以很好地运行到最后的优化行。 我非常有信心，错误是我尝试像R中那样进行优化，使用相同的设置和观察结果， objective()得出的值相同。 此外，使用optim()函数确实optim()值优化为mu = 21.6和sigma = 3.28。
我可以使用R代码，但是，在Python中运行该代码会更容易，以便它可以与我正在做的所有其他事情集成。
编辑：追溯消息是：
dert2@ma0phd201803:~$ python laplace_approx.py
laplace_approx.py:12: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log
lpost = llikelihood + np.log(norm.pdf(mu, 0, 100)) + np.log(lognorm.pdf(sigma, loc= 0, s = 4))
laplace_approx.py:12: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log
lpost = llikelihood + np.log(norm.pdf(mu, 0, 100)) + np.log(lognorm.pdf(sigma, loc= 0, s = 4))
laplace_approx.py:12: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log
lpost = llikelihood + np.log(norm.pdf(mu, 0, 100)) + np.log(lognorm.pdf(sigma, loc= 0, s = 4))
/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py:83: RuntimeWarning: invalid value encountered in reduce
return ufunc.reduce(obj, axis, dtype, out, **passkwargs)
快速调试程序后发现， norm.pdf(y, mu, sigma)在一次迭代中返回了一个nan数组。 在同一迭代中， lognorm.pdf(sigma, loc=0, s=4)返回零。 甚至在此之前， sigma被分配为负值。 这确实是问题开始的地方。 确切地跟踪为什么要使用负的params[1]值调用该函数会花费一些精力，但这确实发生了。 我将使用调试器来逐步执行minimize功能，以查看发生了什么。 我相信负值会在第9次调用时传递给函数，如果有帮助的话。 用于优化功能的方法可能不适用于您的特定功能。 您可以尝试使用通过分配给method参数选择的其他method （有关更多详细信息，请参见文档）。
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