如何使用scipy最小化固定常量

Question

我有一个非常基本的问题。我想使用scipy.minimize，但修复了一些常量。这是一个不起作用的玩具示例，但它显示了我想要实现的目标：

import scipy.optimize

def error(a, b, guess):
    target = 4
    return abs(a*guess - b*target)

a = 2
b = 3
calculated = scipy.optimize.minimize(error, (a, b, 0,))
print(calculated.x)

我的真实代码a和b是在主体中计算的，因此我无法将它们硬编码到error函数中。

如何在固定常数中使用最小化，例如本例？

建议使用args。这是我失败的尝试：

import scipy.optimize

def error(x, b, c, n):
    return abs(c*b**x - n * 2**n)

n = 10
c = 1.1547
b = 1.6875
x = 10

calculated = scipy.optimize.minimize(error, 5, args=(b,c,n))
print(calculated.x)

这只会返回[5.]，这不是最佳选择。

Answer 1

只需使用lambda函数创建一个修复常量的新函数：第一个示例变为：

import scipy.optimize

def error(a, b, guess):
    target = 4
    return abs(a*guess - b*target)

a = 2
b = 3
calculated = scipy.optimize.minimize(lambda guess: error(a, b, guess), 0)

正如预期的那样，

calculated.x返回6。感谢其他评论者指出args，这很有趣，但我总是使用这种lambda方法。