解壓縮模擬參數

Question

我做了很多ODE模擬，我使用了一些python參數優化工具（例如scipy.optimize.minimize， emcee ），這些工具需要將參數作為列表傳入。 這使得它們非常麻煩，因為我必須將參數稱為params[0] ， params[1]等，而不是實際描述它們在模擬中的作用的更直觀的名稱。 到目前為止，我對此的解決方案是這樣的：

k1 = 1.0 
k2 = 0.5
N = 0.01

params = [k1,k2,N]

def sim(params,timerange):
    k1 = params[0]
    k2 = params[1]
    N = params[2]

    # run the simulation

這實際上是很好的，並且由於許多原因而不能令人滿意。 每當我需要向模擬添加新參數時，我必須修改參數列表並更改我在模擬函數中手動解壓縮列表的方式; 浪費一些時間在每一輪模擬等方面做出新的參考。

我想知道是否有一個理智的，非kludgey解決方案用於定義帶有名稱的參數，將它們作為列表傳遞給函數，然后通過列表中的相同名稱引用它們。

Answer 1

def sim(params,timerange):
    k1,k2,N = params

是你想要的我想..，..如果你添加了一個額外的參數，你只需要在N之后添加它......但它不是一個可選的參數

或者更好

def sim(*params,**kwargs):
    timerange = kwargs.get('timerange',default_timerange)
    K1,K2,N = params #assuming you know you have exactly 3

#then call it like so
sim(k1,k2,N,timerange=(-100,100))

Answer 2

我經常按照喬倫在答案中的建議行事：

def sim(params, timerange):
    k1, k2, N = params
    ...

但你也可以這樣做：

def sim((k1, k2, N), timerange):
    ...

（至少，它適用於Python 2.7。我沒有嘗試過其他Python版本。）我用scipy.integrate.odeint ， scipy.integrate.ode和scipy.optimize.minimize測試了這個想法，它運行正常。 例如，在以下代碼中，您可以使用cost或cost2作為第一個參數來minimize ：

from scipy.optimize import minimize

def cost(z, a, b):
    x, y = z
    c = (x - a)**2 + (y - b)**2
    return c

def cost2((x, y), a, b):
    c = (x - a)**2 + (y - b)**2
    return c

if __name__ == "__main__":
    a = 5.0
    b = 1.5
    x0 = 4.2
    y0 = 1.5
    sol = minimize(cost2, (x0, y0), args=(a,b))
    print sol['x']