根据SciPy documentation,可以使用多个变量最小化函数,但它没有说明如何优化这些函数。
from scipy.optimize import minimize
from math import *
def f(c):
return sqrt((sin(pi/2) + sin(0) + sin(c) - 2)**2 + (cos(pi/2) + cos(0) + cos(c) - 1)**2)
print minimize(f, 3.14/2 + 3.14/7)
上面的代码确实尝试最小化函数f
,但对于我的任务,我需要最小化三个变量。
简单地引入第二个参数并相应地调整最小化会产生错误(TypeError: f() takes exactly 2 arguments (1 given)
)。
使用多个变量进行最小化时minimize
如何工作。
答案 0 :(得分:60)
将多个变量打包到一个数组中:
import scipy.optimize as optimize
def f(params):
# print(params) # <-- you'll see that params is a NumPy array
a, b, c = params # <-- for readability you may wish to assign names to the component variables
return a**2 + b**2 + c**2
initial_guess = [1, 1, 1]
result = optimize.minimize(f, initial_guess)
if result.success:
fitted_params = result.x
print(fitted_params)
else:
raise ValueError(result.message)
产量
[ -1.66705302e-08 -1.66705302e-08 -1.66705302e-08]