a1 = [array] #shape = (m,)
a2 = [array] #shape = (n,)
a = func(a1,a2) # func returns an array of shape = (n, m)
# a is an array of shape = (n, m)
a_sol = [] # empty list
for i in a1:
f = lambda x: float(func(np.array(i), np.array(x)))
res = scipy.optimize.minimize_scalar(f)
a_sol.append(res)
有没有没有for循环的方法?不是一次传递a1
的每个元素,有没有一种方法可以一次找到a1的所有值的最小值,而无需使用for循环?
答案 0 :(得分:0)
from functools import partial
func1 = partial(func, array1)
scipy.optimize.minimize(func1)
我不明白您对函数返回数组的含义。最小化数组是什么意思?