scipy.optimize.minimize返回零维数组？

Question

为一维问题调用Powell最小化器会创建一个具有不可访问值的OptimizeResult。例如：

from scipy.optimize import minimize
test = minimize(lambda x: 1.0, np.array([1.0]), method="Powell")

如果我要求test.x我得到：

array(3.58792896)

“数组”出了点问题：我无法从中获取价值。例如，test.x[0]会返回IndexError: too many indices for array。这就像它是一个零维数组，或者还有其他一些参考问题。

（格式正确的ndarray会显示为array([3.58792896])。）

我做错了什么？

Answer 1

这是一个0维数组，但它不应该。虽然0维数组是NumPy中支持的概念，但minimize调用不应该创建一个。 It looks like the devs are worried about breaking backward compatibility if they fix this，所以现在不太可能修复。

我建议使用numpy.atleast_1d与返回1D数组的情况一致地处理此情况，并且如果最终更改返回值则向前兼容：

test = minimize(...)
if not test.success:
    handle_that()
result = np.atleast_1d(test.x)

对于您期望0D数组并想要检索存储值的情况，请使用0索引的元组对其进行索引：

value = zero_d_array[()]