Python优化fmin给出x_new中的A值高于插值范围误差

Question

我试图插入二次函数的最小值，其中我有三个样本。下面的代码片段中的第一个测试有效。它给： 在第二次测试中，有两个相似的值。我的二次函数的最小值应介于两者之间。但是，我收到以下错误 ＆＃34; x_new中的值高于插值范围。＆＃34; 有没有人知道如何解决这个问题。 从matplotlib导入pyplot作为plt 来自scipy import interpolate 来自scipy import optimize def测试（x，y）：     xmin，ymin = getMin（x，y）     plt.figure（）     plt.plot（x，y，＆＃39; o-r＆＃39;，xmin，ymin，＆＃39; bx＆＃39;） def getMin（x，y）：     f = interpolate.interp1d（x，y，kind =＆＃34; quadratic＆＃34;）     xmin = optimize.fmin（lambda x：f（x），x [1]）     ymin = f（xmin）     return xmin [0]，ymin [0] 测试（[18,19,20]，[ - 34.3，-74.3，-7.3]） 测试（[18,19,20]，[ - 34.3，-74.3，-74.2]）

Answer 1

分析就像魅力一样

def getMinFit(x, y):
    p = np.polyfit(x, y, 2)
    xmin = -p[1]/(2*p[0])
    ymin = np.polyval(p, xmin)
    return xmin, ymin