Question

我想解决ODR函数的特定点，到目前为止我已经使用过：

from scipy.odr import ODR, Model, RealData
from scipy.optimize import fsolve
import numpy as np

me = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
my = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

def func(beta, x):
    y = beta[0]+beta[1]*x+beta[2]*x**3
    return y

modata = RealData(me, my)
model = Model(func)

odr = ODR(modata, model, [0,0,0])
odr.set_job(fit_type=0)
output = odr.run()

mam = fsolve(func, 5, args=(output.beta))

我明白了：

IndexError：索引1超出轴0的大小为1

我认为这是因为beta充当函数中的索引。

我尝试重新定义func以将多个变量设为beta，但在执行此操作时，我无法让ODR工作。

有办法做到这一点吗？

Answer 1

fsolve旨在找到func的根源。但是，您必须给它一个起始估计值，这是函数的有效参数。但是，您无法为5参数传递beta。 beta必须是至少包含三个元素的可迭代（因为您正在评估beta[0]，beta[1]和beta[2]）。

如果您执行fsolve(func, [5,5,5], args=(output.beta))，则该函数将运行，并输出[0, 0, 0]的根（显然是正确的根，因为func([0, 0, 0], x)始终会返回0值x）

Scipy ODR与fsolve不兼容？

1 个答案: