Question

尝试在scipy.optimize中使用root方法，但一直出现ValueError，尽管对我来说似乎输入了正确数量的变量。

import numpy as np
from scipy import optimize
earthpos=np.array([  1.50000000e+11,   0.00000000e+00,   0.00000000e+00])

def equations(p,qf):
    q1, q2, q3, q4 = p
    r1=np.sqrt((qf[0]-mu2)**2+qf[1]**2+qf[2]**2)
    return q1**2-q2**2-q3**2+q4**2-qf[0]+mu2, 2*q1*q2-2*q3*q4-qf[1], 2*q1*q3+2*q2*q4-qf[2], q1**2+q2**2+q3**2+q4**2-r1

q1, q2, q3, q4 = optimize.root(equations, (1,1,1,1),earthpos)

礼物：

 ValueError: too many values to unpack (expected 4)

Answer 1

为什么会出现错误

您会收到错误消息，因为optimize.root()返回了scipy优化结果。输入type(optimize.root(equations, (1,1,1,1),earthpos))并查看输出。

如何解决和解压缩优化解决方案

替换最后行

q1, q2, q3, q4 = optimize.root(equations, (1,1,1,1),earthpos)

与

q1, q2, q3, q4 = optimize.root(equations, (1,1,1,1),earthpos).x

最后使用.x，您可以从x对象中打开解决方案，即OptimizeResult。

将所有内容放在一起，您只需要以下内容：

import numpy as np
from scipy import optimize
earthpos=np.array([  1.50000000e+11,   0.00000000e+00,   0.00000000e+00])

def equations(p,qf):
    q1, q2, q3, q4 = p
    r1=np.sqrt((qf[0]-mu2)**2+qf[1]**2+qf[2]**2)
    return q1**2-q2**2-q3**2+q4**2-qf[0]+mu2, 2*q1*q2-2*q3*q4-qf[1], 2*q1*q3+2*q2*q4-qf[2], q1**2+q2**2+q3**2+q4**2-r1

q1, q2, q3, q4 = optimize.root(equations, (1,1,1,1),earthpos).x

Answer 2

似乎optimize.root返回一个OptimizeResult对象：

Returns:
solOptimizeResult:
The solution represented as a OptimizeResult object. Important attributes are: x the solution array, success a Boolean flag indicating if the algorithm exited successfully and message which describes the cause of the termination. See OptimizeResult for a description of other attributes.

参见此处：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.OptimizeResult.html#scipy.optimize.OptimizeResult

该对象由4个以上的字段组成，您要查找的字段是第一个字段，所以也许optimize.root(equations, (1,1,1,1),earthpos)[0]可以工作？很抱歉，如果这行不通，因为我已经用Python编程了很长时间了。

Answer 3

您的示例无法运行，因为您未指定mu2。

阅读documentation for root中的示例。还要读取root返回的OptimizeResult object的属性，正如Abs指出的那样，optimize.root返回一个对象，但是必须使用该对象的x属性访问解决方案。

您想做类似的事情（我用过mu2=1）：

import numpy as np
from scipy import optimize
mu2 = 1
earthpos=np.array([  1.50000000e+11,   0.00000000e+00,   0.00000000e+00])
def equations(p,qf):
    q1, q2, q3, q4 = p
    r1=np.sqrt((qf[0]-mu2)**2+qf[1]**2+qf[2]**2)
    return q1**2-q2**2-q3**2+q4**2-qf[0]+mu2, 2*q1*q2-2*q3*q4-qf[1], 2*q1*q3+2*q2*q4-qf[2], q1**2+q2**2+q3**2+q4**2-r1
sol = optimize.root(equations, (1,1,1,1),earthpos)
q1, q2, q3, q4 = sol.x
print(q1)

Scipy Optimize ValueError：太多变量无法解包

3 个答案: