这个 numpy 错误是由于 Python 2.7 和 3.5 的差异造成的吗？

Question

以下代码来自http://cars9.uchicago.edu/software/python/lmfit/parameters.html.

上的示例

from lmfit import minimize, Minimizer, Parameters, Parameter, report_fit
import numpy as np
# create data to be fitted
x = np.linspace(0, 15, 301) 
data = (5. * np.sin(2 * x - 0.1) * np.exp(-x*x*0.025) +
np.random.normal(size=len(x), scale=0.2) )
# define objective function: returns the array to be minimized
def fcn2min(params, x, data):
    """ model decaying sine wave, subtract data"""
    amp = params['amp']
    shift = params['shift']
    omega = params['omega']
    decay = params['decay']
    model = amp * np.sin(x * omega + shift) * np.exp(-x*x*decay)
    return model - data
# create a set of Parameters
params = Parameters()
params.add('amp', value= 10, min=0)
params.add('decay', value= 0.1)
params.add('shift', value= 0.0, min=-np.pi/2., max=np.pi/2)
params.add('omega', value= 3.0)
# do fit, here with leastsq model
minner = Minimizer(fcn2min, params, fcn_args=(x, data))
result = minner.minimize()
# calculate final result
final = data + result.residual
# write error report
report_fit(result)
# try to plot results
try:
    import pylab
    pylab.plot(x, data, 'k+')
    pylab.plot(x, final, 'r')
    pylab.show()
except:
    pass

我试图在 Canopy 中运行这段代码。当为 Python 3.5 使用 Canopy 64 位时运行很好。我需要使用 Python 2.7 在 Canopy 32 中使用它。当我改为使用其他编辑器时，它不再有效。这是它给我的问题：

     13     omega = params['omega']
     14     decay = params['decay']
---> 15     model = amp * np.sin(x * omega + shift) * np.exp(-x*x*decay)
     16     return model - data
     17 # create a set of Parameters
AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'sin'

我很困惑，因为我唯一改变的是 Python 的版本和 Canopy 的版本。这可能是由 Python 2.7 和 Python 3.5 之间的差异引起的吗？

Answer 1

请验证 lmfit 的版本用于 Python 的每个版本。在 lmfit 版本 0.9.4 之前，您需要使用 amp = params['amp'].value（依此类推：param.value 用于所有参数）。

也就是说，params['amp'] 是 lmfit.Parameter 的一个实例——它有几个属性，包括 .value 持有它的浮点值 py。只有 0.9.4 版本才可以自动强制转换为 numpy 数组。

这个 numpy 错误是由于 Python 2.7 和 3.5 的差异造成的吗？

Is this numpy error attributable to a difference in Python 2.7 and 3.5?

python

numpy

python-2.7

lmfit