Question

在我遇到问题之前，我已经在stackoverflow上搜索了相同的线程并遇到了同样的问题：

据我所知，读到这个错误，

引发TypeError（msg）
TypeError：fsolve：＆＃39; func＆＃39;的输入和输出形状之间存在不匹配。论证＆＃39; fsolve_function＆＃39;

问题是输入和输出的形状不相同。

在下面的代码示例中，我有以下内容：

输入，initialGuess（在scipy.optimize中fsolve函数中使用的起始估计值）。输入initialGuess有3个坐标x，y和z的起始估计值。因此，我希望我的开始输入估计总是有三个输入。
输出，out（非线性联立方程）。在这个例子中，我有4个非线性方程。
scipy.optimize.fsolve会引发上面突出显示的错误，因为不的输入和输出具有相同的形状。在我的特定情况下，我希望我的输入总是有三个值（猜测x，y和z的初始起点）。在这种情况下，输出有4个非线性方程式，可以使用初始输入估算来解决。
旁注：使用相同的输入和输出形状，例如。 3 [x，y，z]的输入形状和3个非线性方程的输出，fsolve将相应地进行计算。我只是想知道你怎么能延长fsolve使用let等于或超过4个非线性联立方程只有3个输入初始估计？

以下代码：

from scipy.optimize import fsolve

def fsolve_function(arguments):
    x = arguments[0]
    y = arguments[1]
    z = arguments[2]

    out = [(35.85 - x)**2 + (93.23 - y)**2 + (-39.50 - z)**2 - 15**2]
    out.append((42.1 - x)**2 + (81.68 - y)**2 + (-14.64 - z)**2 - 27**2)
    out.append((-70.90 - x)**2 + (-55.94 - y)**2 + (-68.62 - z)**2 - 170**2)
    out.append((-118.69 - x)**2 + (-159.80 - y)**2 + (-39.29 - z)**2 - 277**2)

    return out

initialGuess = [35, 93, -39]
result = fsolve(fsolve_function, initialGuess)
print result

Answer 1

fsolve是MINPACK hybrd的包装器，它要求函数的参数和输出具有相同数量的元素。您可以尝试使用没有此限制的更一般scipy.optimize.root的其他算法（例如lm）：

from scipy.optimize import fsolve, root

def fsolve_function(arguments):
    x = arguments[0]
    y = arguments[1]
    z = arguments[2]

    out = [(35.85 - x)**2 + (93.23 - y)**2 + (-39.50 - z)**2 - 15**2]
    out.append((42.1 - x)**2 + (81.68 - y)**2 + (-14.64 - z)**2 - 27**2)
    out.append((-70.90 - x)**2 + (-55.94 - y)**2 + (-68.62 - z)**2 - 170**2)
    out.append((-118.69 - x)**2 + (-159.80 - y)**2 + (-39.29 - z)**2 - 277**2)

    return out

initialGuess = [35, 93, -39]
result = root(fsolve_function, initialGuess, method='lm')
print(result.x)

顺便说一下，它找不到实际的零 - 应该有一个吗？

如果您使用“虚假”第四个变量进行初步猜测，您也可以强制fsolve使用您的功能：

initialGuess = [35, 93, -39, 0]

但我不确定这种情况下的结果有多可靠。

Python scipy fsolve＆＃34;＆＃39; func＆＃39;输入和输出形状之间的不匹配。参数＆＃34;

1 个答案: