Question

我正在尝试使用fmin来最小化我的功能：

def minim(self,x_r,x_i):
    self.a=complex(3,4)*(3*np.exp(1j*self.L_ch))
    x = x_r + x_i
    self.T=np.array([[0.0,2.0*self.a],[(0.00645+(x_r)^2), 4.3*x_i^2]])
    return self.T

part_real=0.532
part_imag=1.2
R_0 = fmin(A.minim,part_real,part_imag)

但我收到了这个错误：

  File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/scipy/optimize/optimize.py", line 268, in function_wrapper
    return function(x, *args)
TypeError: minim() argument after * must be a sequence, not float

我尝试使用像minim这样的其他东西，但出现了同样的错误。谢谢。

Answer 1

您没有正确使用fmin。

scipy.optimize.fmin(func, x0, args=(), xtol=0.0001, ftol=0.0001, maxiter=None, maxfun=None, full_output=0, disp=1, retall=0, callback=None)。如果您要针对x_r和x_i进行优化，则应将它们作为x0一起传递。你现在的方式是part_imag作为args传递，它应该是一个序列，而不是一个标量。这就是你得到例外的原因

如果没有可重复的示例，我猜您需要将代码更改为：

def minim(self,p):
    x_r=p[0]
    x_i=p[1]
    self.a=complex(3,4)*(3*np.exp(1j*self.L_ch))
    x = x_r + x_i
    self.T=np.array([[0.0,2.0*self.a],[(0.00645+(x_r)^2), 4.3*x_i^2]])
    return self.T

part_real=0.532
part_imag=1.2
R_0 = fmin(A.minim,[part_real,part_imag])

看看它是否有效。

此外，您的x似乎永远不会被使用。

在python中使用fmin

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