当使用scipy.optimize.fmin_bfgs时，我得到了TypeError：f（）缺少1个必需的位置参数：

Question

我尝试使用scipy.optimize.fmin_bfgs（）函数计算六驼峰驼峰函数的最小值。这是我的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize

def f(x,y):
    return (4 - 2.1*x**2 + x**4/3)*x**2 + x*y + (4*y**2 - 4)*y**2

x0 = [0,0]

optimize.fmin_bfgs(f, x0)

输出：

TypeError: f() missing 1 required positional argument: 'y'

我猜我传递x0的方式有问题吗？

Answer 1

根据此页面，f应该有一个数组参数：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.minimize.html

改为：

def f(x):
    return (4 - 2.1*x[0]**2 + x[0]**4/3)*x[0]**2 + x[0]*x[1] + (4*x[1]**2 - 4)*x[1]**2

x0 = [0,0]
optimize.fmin_bfgs(f,x0)