如何将 scipy.optimize.fmin 与矢量而不是标量一起使用

Question

在使用Scipy的fmin函数时，一直报错：ValueError: setting an array element with a sequence 我看到这个问题已经被问过好几次了，我也阅读了一些有趣的帖子，例如：

ValueError: setting an array element with a sequence
Scipy optimize fmin ValueError: setting an array element with a sequence
Scipy minimize fmin - problems with syntax

..并尝试实施建议的解决方案，例如将“*args”添加到成本函数，将成本函数中的变量附加到列表并将变量向量化。但到目前为止，没有任何事情对我有用。

我对 Python 中的编程还很陌生，所以我可能已经阅读了解决方案但不知道如何应用它。

代码的简化版，我用来找问题的，如下：

import numpy as np
import scipy.optimize
from scipy.optimize import fmin
fcm28=40
M_test=np.array([32.37,62.54,208,410,802])
R_test=np.array([11.95,22.11,33.81,39.18,50.61])
startParams=np.array([fcm28,1,1])

def func(xarray):
   x=xarray[0]
   y=xarray[1]
   z=xarray[2]
   expo3=x*np.exp(-(y/M_test)**z)
   cost=expo3-R_test
   return cost 
### If I write the following lines of code:
# xarray=(100,290,0.3)
# print(func(xarray))
# >> [ 2.557 -1.603 -0.684 1.423 -2.755] #I would obtain this output

func_optimised=fmin(func,x0=[fcm28,1,1],xtol=0.000001)

Objective: 我正在尝试获得一个指数函数 'expo3'（需要 5 个调整点，由向量 'M_test' 定义水平轴和垂直轴 'R_test'。我试图最小化的是函数 'expo3' 和调整点之间的差异。因此，指数图旨在尽可能接近调整点，例如：

我收到以下错误消息：

File "Example2.py", line 20, in <module>
   func_optimised=fmin(func,x0=[fcm28,1,1],xtol=0.000001)
File "/home/.../python3.6/site-packages/scipy/optimize/optimize.py", line 443, in fmin
 res=_minimize_neldermead(func,x0,args,callback=callback,**opts)
File "/home/.../python3.6/site-packages/scipy/optimize/optimize.py" line 586, in _minimize_neldermead
   fsim[k] = func(sim[k])
ValueError: setting an array element with a sequence.

fmin 可以用来完成这个任务吗？有没有可行的替代方案？任何有关如何解决此问题的帮助将不胜感激。

Answer 1

如评论中所述，您的函数必须 return 单个值。假设您想执行经典的最小二乘法拟合，您可以将 func 修改为 return 只是这样：

  def func(...):
      # ... identical lines skipped
      cost = sum((expo3-R_test)**2)
      return cost

随着这一变化，func_optimised 变为：

  array([1.10633369e+02, 3.85674857e+02, 2.97121854e-01])
  # or approximately (110.6, 385.6, 0.3)

就像一个指针：你也可以使用 scipy.optimize.curve_fit 来做基本相同的事情，但是更好的 API 允许你直接提供函数骨架 + 样本点来适应.

如何将 scipy.optimize.fmin 与矢量而不是标量一起使用

How to use scipy.optimize.fmin with a vector instead of a scalar

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