python - Scipy 最小化 fmin - 语法问题

Question

我有一个函数，它接受多个参数(一个数组和两个 float )并返回一个标量( float )。现在我想通过改变两个参数来最小化这个函数:两个 float 。该数组在函数内部“解包”，然后使用其内容(数组和 float )。

这如何使用 SciPy 的 fmin 函数完成？我很难为此找到正确的语法..

函数是这样的:

def func(x, y, data)
    data1=data[0]
    data2=data[...]
    ...
    ...
    result = ...x...y...data1...data2... #result is a scalar (float)
    return result

在这种情况下，scipy.optimize.fmin 应该是什么样的？

optimize.fmin(func, ???)

非常感谢!

祝一切顺利，pp

Answer 1

scipy 假定参数在数组中。您可以定义辅助函数:

def helper(xy):
    return func(xy[0], xy[1], data)

并使用 optimize.fmin 将其最小化:

optimize.fmin(helper, np.array([x0, y0]), ...)