如何将 scipy.optimize.fmin 与向量而不是标量一起使用

Question

在使用 Scipy 的 fmin function 时，我一直遇到错误消息：ValueError: setting an array element with a sequence 我已经看到这个问题已经被问过几次了，我读过一些有趣的帖子，例如：

• ValueError：使用序列设置数组元素
• Scipy 优化 fmin ValueError: setting an array element with a sequence
• Scipy 最小化 fmin - 语法问题

..并尝试实施建议的解决方案，例如将“*args”添加到成本 function，将成本 function 中的变量附加到列表并将变量矢量化。 但到目前为止，没有什么对我有用。

我对 Python 中的编程非常陌生，所以我可能已经阅读了解决方案，但不知道如何应用它。

我用来找问题的简化版代码如下：

import numpy as np
import scipy.optimize
from scipy.optimize import fmin
fcm28=40
M_test=np.array([32.37,62.54,208,410,802])
R_test=np.array([11.95,22.11,33.81,39.18,50.61])
startParams=np.array([fcm28,1,1])

def func(xarray):
   x=xarray[0]
   y=xarray[1]
   z=xarray[2]
   expo3=x*np.exp(-(y/M_test)**z)
   cost=expo3-R_test
   return cost 
### If I write the following lines of code:
# xarray=(100,290,0.3)
# print(func(xarray))
# >> [ 2.557 -1.603 -0.684 1.423 -2.755] #I would obtain this output

func_optimised=fmin(func,x0=[fcm28,1,1],xtol=0.000001)

目标：我正在尝试获得指数 function 'expo3'（需要 5 个调整点，由水平轴上的向量'M_test'和垂直轴上的'R_test'定义。 我试图最小化的是 function 'expo3' 和调整点之间的差异。 所以，指数图的意思是go尽量靠近调整点，比如：

我收到以下错误消息：

File "Example2.py", line 20, in <module>
   func_optimised=fmin(func,x0=[fcm28,1,1],xtol=0.000001)
File "/home/.../python3.6/site-packages/scipy/optimize/optimize.py", line 443, in fmin
 res=_minimize_neldermead(func,x0,args,callback=callback,**opts)
File "/home/.../python3.6/site-packages/scipy/optimize/optimize.py" line 586, in _minimize_neldermead
   fsim[k] = func(sim[k])
ValueError: setting an array element with a sequence.

fmin 可以用来完成这个任务吗？ 有没有可行的替代方案？ 任何有关如何解决此问题的帮助将不胜感激。

Answer 1

如评论中所述，您的 function 必须返回单个值。 假设您要执行经典的最小二乘拟合，您可以修改func以返回：

  def func(...):
      # ... identical lines skipped
      cost = sum((expo3-R_test)**2)
      return cost

随着这一变化， func_optimised变为：

  array([1.10633369e+02, 3.85674857e+02, 2.97121854e-01])
  # or approximately (110.6, 385.6, 0.3)

就像一个指针：您也可以使用scipy.optimize.curve_fit基本上做同样的事情，但使用更好的 API 允许您直接提供 ZC1C425268E68385D1AB5074C17A94F 的样本点。