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我正在尝试最小化一个函数w.r.t。shape (30)的列表x0，但我得到了错误： "invalid index to scalar variable" 特别是，我的代码是这样的： def func(data, x0): s_i[i]=xx0=np.ones(30)out=scipy.optimize.mi
浏览 31提问于2021-04-25得票数 0
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我使用的是Scipy优化模块，特别是fmin_l_bfgs_b.和fmin_tnc。但是，在使用任何一个标量变量时，我都会收到消息"IndexError:无效索引到标量变量“。造成这一错误的原因是什么？def f01(para): return 1+ (p
浏览 6提问于2012-08-15得票数 5
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有没有人知道一个强大的例程/算法(最好是在scipy/python中)，它可以将N个变量的标量实函数的“所有”局部最小值定位在N维向量空间的一个定义的(“矩形”)区域中？scipy中的约束和无约束最小化算法都只返回一个最小值(全局或局部)。
浏览 0提问于2012-11-22得票数 6
我使用scipy.optimize.basinhopping求标量函数的极小值。我想知道是否有可能禁用scipy.optimize.basinhopping的局部最小化部分？从下面的输出信息中我们可以看到，minimization_failures和nit几乎是一样的，这表明局部最小化部分对于跳篮的全局优化过程可能是无用的
浏览 2提问于2015-01-09得票数 3
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我正在尝试使用内尔德-米德方法在多变量标量函数上实现scipy.optimmize.minimize。当在print函数中调用我的函数定义时，它工作得非常好。当我打开最小化时，它会抛出IndexError。from scipy.optimize import minimizeimport numpy as np
d_ = [1.,1.,1.]
x
浏览 20提问于2019-03-04得票数 0
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我试图用python在一个非线性方程中找到三个未知数(x，y，z)的值：其中F是一个具有数百个值的向量。我成功地使用了scipy.optimize.minimize，其中F只有3个值，但当F的大小大于3时就失败了。
如何找到(x，y，z)使用F中的所有值？到目前为止，唯一可用的方法是使用网格搜索，但是这种方法效率很低(请参阅# Find，x1，x2)。在python中是否有一个函数可以用来查找x、x1、x2，而不是使用网格搜索？
浏览 6提问于2015-05-27得票数 1
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将fmin与随机森林回归结合使用
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我正在尝试对一个示例数据集的随机森林回归模型使用scipy fmin函数。所以我改变了数组的形状，它返回了完全相同的错误消息。sk
data.describe(include='all')minimum = sp.optimize.fmin(f,guess)
print('min
浏览 5提问于2018-05-23得票数 1
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我试图使用数据集中检测注释中提到的维度创建边界框(我使用的是polyterrasse )，原因是以下代码可用于25帧，然后突然给出了一个错误：IndexError: invalid index tocbox_dim[j][1]
可能的原因是什么
浏览 1提问于2018-09-17得票数 1
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我正在尝试一些SIR模型，并尝试使用scipy最小化一个函数。例如RMSE_Model, df_Model, R_0_Model = SIR_Model(parametros_x0, valores_inicio, infected_portugal)from scipy.optimize import minimize
res = minimize(SIR_Model
浏览 0提问于2020-03-25得票数 1
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我正在寻找一种优化方法，它允许我在约束g(x，y) < 0.1和x和y的附加边界条件下最小化对象函数f(x，y) (返回向量)。我试着用scipy.optimize.least_squares，scipy.optimize.leastsq和scipy.optimize.minimize来解决我的问题。问题是最少的is和least_squares允许对象函数是非标量的，但是没有给我实现约束的可能性(仅限)。另一方
浏览 4提问于2019-06-13得票数 0
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我是Python的新手，想手动编写VWAP股票指示器。我从网上下载了一个JSON，然后尝试创建必要的占位符数组。不确定totalVolume阵列出现什么问题。我仍然在第81行得到了标量错误。totalVolumei = volumei + totalVolumei-1 IndexError:标量变量索引无效。
<code>A0</code>
浏览 15提问于2020-08-02得票数 0
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我想最小化一个函数，它有多个输入，但也有多个输出。更具体地说，我调用Excel计算，并希望约束函数的特定输入和输出。到目前为止，我只是设法最小化了标量函数，这意味着多个输入，但只有一个输出。如果这样的问题可以通过Python/Scipy解决，谁能指导我？我想选择x，这样smpkt就会最小化，A就会小于某个特定值。例如，一些代码片段： y=F(x)
函数F(x)是一个有多个输入和输出的外部Excel表
浏览 2提问于2015-07-22得票数 0
我正在努力学习如何使用scipy.optimize。作为一个热身的例子，我试图最小化2×2矩阵的行列式，其绝对值以.5为界。我定义了一个函数det(x)，它接受四个数字，将它们放在一个方形的numpy数组中，并返回行列式。好像很管用。然后，当我试图最小化这个函数时，我得到了“目标函数必须返回标量”的错误。到底怎么回事？这是我的代码：from scipy</em
浏览 1提问于2018-08-22得票数 1
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对于每个基因，我要做McNemar的测试，然后评估p值是否> 0.05。我想计算通过测试的基因数目。我的代码引发了IndexError: invalid index to scalar variable。
浏览 4提问于2022-05-16得票数 0
所以我有一些功能 # Do some stuff通常，如果函数只是def fun(x,y):，我就可以执行scipy.optimize.minimize(x,args=(y))了。但是当y是一个可选变量时，我该怎么办呢？使用args=(y=value)会给我提供无效的语法(当然，它看起来非常<e
浏览 0提问于2020-02-06得票数 0
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但我得到了以下错误:无效的索引到标量变量我是非常尝试和搜索，但我没有找到它在哪里？谁能告诉我我应该在哪里修理？from scipy.integrate import odeintimport matplotlib.pyplot as plt
def ode(x, t):
浏览 47提问于2021-08-31得票数 0
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最小化器背后的直觉
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我在数量和科学编程方面非常新，我遇到了scipy.optimize.fmin的最小化函数。有人能给我解释一下非工科学生这种功能的基本直觉吗？Letz说我希望最小化以下函数：1)最小化器实际上最小化了什么？因变量还是自变量？2) scipy.optimize.fmin和scipy.optimize.minimize有什么区别？
浏览 1提问于2018-03-06得票数 2
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我有以下代码：from scipy.optimize import curve_fit
popt, pcov = curve_fit(func, np.arange(10), np.arange(10))
它将IndexError:无效索引提高为标量变量，显然只给函数
浏览 0提问于2013-08-20得票数 9
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使用最优最小化
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我试图用scipy.optimize.minimize优化一个函数，但我不知道哪里去了，或者得到错误消息"ValueError:设置带有序列的数组元素“或"TypeError: llf()接受一个位置参数我的代码如下：import pandas as pd
t = 25xentry is equal to sum(1/(theta + x))
def
浏览 2提问于2016-03-10得票数 1
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我试图找到具有二进制项(0,1)的优化矩阵，以便使我的目标函数最大化。这是我最初的X：这里我定义了X的边界：bnds=((b,b),(b,b))sol=minimize(objective2,x0,method='SLSQP',bounds=bnds)
浏览 23提问于2017-01-18得票数 0
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