Question

我正在执行优化，以使用scipy.optimize库找到最合适的行到我生成的数据集。但我收到错误＆＃34;不可用的类型：＆＃39; numpy.ndarray＆＃39;＆＃34;

import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.optimize as spo
import matplotlib.pyplot as plt

def error(data, line):
    error=np.sum((data[:,1]-(line[0]*data[:,0]+line[1]))**2)
    return error

def fit_line(data, error_func):
    l=np.float32([0, np.mean(data[:,1])])
    min_result=spo.minimize(error_func, l, args={data,}, method="SLSQP", options={"disp":True})
    return min_result.x

if __name__=="__main__":
    l_orig=np.float32([4,2])
    xorig=np.linspace(0,10,21)
    yorig=l_orig[1]*xorig + l_orig[0]

    np.random.seed(788)
    noise=np.random.normal(0, 3.0, yorig.shape)
    data=np.asarray([xorig, yorig+noise]).T

    result=fit_line(data, error)

Answer 1

函数scipy.optimize.minimize采用额外参数的元组，而不是集合。变化：

min_result=spo.minimize(error_func, l, args={data,}, method="SLSQP", options={"disp":True})

为：

min_result=spo.minimize(error_func, l, args=(data,), method="SLSQP", options={"disp":True})

不可用的类型：＆＃39; numpy.ndarray＆＃39;用于优化

1 个答案: