python - 最小化函数，如何将参数传递给函数 scipy

Question

我已经编写了一个代码，用于使用 scipy 最小化关于 r 和 alpha 的某个函数。但是，我在将参数传递给函数时遇到了问题。

#!/usr/bin/env python
import numpy as np
from scipy.integrate import quad
import scipy.optimize as opt

def integrand(t, alpha, r):
    return np.exp(-alpha*(t-r))**2

def my_function(parameters, rho):
    alpha = parameters[0]
    r = parameters[1]
    return quad(integrand, 0, rho, args=(alpha, r))[0]

alpha_0 = 1
r_0 = 1
rho = 5.0

vec_expint = np.vectorize(my_function)

res = opt.minimize(my_function(rho), np.asarray([alpha_0, r_0]), method='CG', tol=1.e-2, options={'gtol': 0.01, 'maxiter': 5})
print(res)

我想将积分界限作为变量。我添加了一个变量 rho，但收到以下错误消息:

 res = opt.minimize(my_function(rho), np.asarray([alpha_0, r_0]), method='CG', tol=1.e-2, options={'gtol': 0.01, 'maxiter': 5})
    TypeError: my_function() takes exactly 2 arguments (1 given)

谁能解释一下如何以正确的方式传递参数？

Answer 1

您已经定义:

def my_function(parameters, rho):

现在试试

my_function(1)

错误是什么？显而易见的 Python 版本，对吧？当你运行时

 res = opt.minimize(**my_function(rho)**, np.asarray([alpha_0, r_0]), method='CG', tol=1.e-2, options={'gtol': 0.01, 'maxiter': 5})

它甚至没有超过我突出显示的那个表达式。

有几个解决方案:

• 定义一个只接受一个参数的新函数，parameters，并预先定义rho。这可以通过 def、lambda 或 partial 来完成。

• 给 optimize 一个 args 参数。您在调用 quad 时已经在使用 args 功能。