我试图以愚蠢的方式使用scipy.optimize.minimize：
fi = minim（fun = quadratic_function，x0 = fi，args =（alfa，Ks，Kf），method =＆＃39; Nelder-Mead＆＃39;）。x
其中fi是要优化的参数。并且quadratic_function具有这样的性质，即在每次调用时，都应该构造一个scipy.sparse.csr_matrix。所以，除了其他错误，我得到了这个（抱歉混合西班牙语和英文名字）：
文件＆＃34; / Users / angel / Dropbox / Intercambio CIMAT / Solver / V2 / sistemas / explicito.py＆＃34;，第56行，在solver_explicito中 Matriz_Biot_strain = esfuerzos_biot（malla，factor，P，Q，R，N）
文件＆＃34; / Users / angel / Dropbox / Intercambio CIMAT / Solver / V2 / sistemas / sigma_biot.py＆＃34;，第172行，在esfuerzos_biot sistema = csr_matrix（（vals，（rows，cols）），shape =（4 * Nodes，4 * Nodes），dtype = np.float64）
File＆＃34; /Users/angel/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/compressed.py" ;,第48行， init other = self。 class （coo_matrix（arg1，shape = shape））
File＆＃34; /Users/angel/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/compressed.py" ;,第31行，在 init 中 arg1 = arg1.asformat（self.format）
File＆＃34; /Users/angel/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/base.py" ;,第213行，在asformat中 return getattr（self，＆＃39; to＆＃39; + format）（）
File＆＃34; /Users/angel/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/coo.py" ;, line 362，in tocsr 数据）
TypeError：根据规则＆＃39; safe＆＃39;
，无法将数组数据从dtype（＆＃39; O＆＃39;）转换为dtype（＆＃39; bool＆＃39;）
我试图制作
fi = np.asarray（fi，dtype = np.float64）
但没有成功。
P.S。在可以评估quadratic_function（fi，alfa，Ks，Kf），这是一个标量值
编辑：
对于将来的引用，我能够通过在每次调用quadratic_function时将变量转换为float来解决问题，即通过执行以下操作：
fi = float（fi）
另一方面，为了问题的完整性： @hpaulj在这个特殊的问题中，节点= 151452，但它可以增长，因为我解决了FEM问题。而且因为它是一个有限元问题，所以矩阵非常稀疏。最后，我无法找到任何与最小化的消息相关的文档，然后调用scypy稀疏。