在 python 中跨多行求解公式（类似于 excel）？

Question

我正在寻找某种类似于 python 中的 excels 求解器的功能。 在 python 中，我有一个 function，当它提供一个长度为 N 的数组时，它还使用 dataframe 中的一些列返回一个 N 数组。

下面是我所拥有的一个简单示例，以及目标是什么。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
        {'Column_1' : [1,2,3,4,5],
         'Column_2' : [5,4,3,2,1],
         'Column_3' : [10,8,6,4,2]
         })

def funs(x):
    
    return(x * df['Column_1'] * df['Column_2'] * df['Column_3'])

funs(x = [1,1,1,1,1])
Out[]: 
0    50
1    64
2    54
3    32
4    10
dtype: int64

从这里我正在寻找一个可以提供“乐趣”的函数/方法和一个目标数组。 function 希望生成 x 使得 funs(x) = target。

target = [5,10,15,10,5]

y = solve_func(funs(x), target) 

funs(y) == [5,10,15,10,5]

在这种情况下，一种更简单的方法是定义结果，使得 x = target/(col_1 * col_2 * col_3)，但这样的解决方案在实际示例中并不是那么简单，因此我想知道是否类似于excel 求解器将存在。

希望这是有道理的，我非常感谢任何帮助。

Answer 1

function scipy.optimize.fsolve找到函数的零点，可以在您的情况下使用如下：

from scipy.optimize import fsolve

target = [5, 10, 15, 10, 5]

def residuals(x):
    """fsolve will try to make its target equal to all zeros"""
    return funs(x) - target

# Just like with Solver, you need an initial guess
initial_guess = [1, 2, 3, 4, 5]
sol = fsolve(residuals, initial_guess)

这导致sol = array([0.1, 0.15625, 0.27777778, 0.3125, 0.5]) 。