Scipy最小化错误：“标量变量的索引无效”
Scipy是一个开源的科学计算库，提供了许多数学、科学和工程计算的功能。它包含了许多模块，其中之一是最优化模块（scipy.optimize），用于求解最小化或最大化问题。
针对你提到的错误信息：“标量变量的索引无效”，这个错误通常出现在使用Scipy进行最小化优化时，当传递给优化函数的变量是标量而不是数组时会出现。Scipy的优化函数通常期望输入是一个数组，而不是单个的标量值。
要解决这个错误，你可以将标量值封装成一个数组，然后再传递给优化函数。例如，如果你的标量变量是x，你可以使用numpy的array函数将其转换为一个包含单个元素的数组，然后再传递给优化函数。
下面是一个示例代码，展示了如何使用Scipy进行最小化优化，并解决这个错误：
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
# 定义目标函数
def objective(x):
return x**2
# 将标量变量封装成数组
x0 = np.array([2])
# 调用最小化优化函数
result = minimize(objective, x0)
# 输出最优解
print(result.x)在这个示例中，我们定义了一个简单的目标函数，即计算变量的平方。然后，我们将标量变量x封装成一个数组x0，并将其传递给最小化优化函数minimize。最后，我们打印出最优解result.x。
需要注意的是，Scipy提供了多种最小化优化函数，你可以根据具体的问题选择合适的函数。此外，Scipy还提供了许多其他功能，如插值、积分、线性代数等，可以根据具体需求进行使用。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云产品：云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
- 腾讯云产品：云数据库MySQL版（https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql）
- 腾讯云产品：云原生容器服务TKE（https://cloud.tencent.com/product/tke）
- 腾讯云产品：人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
- 腾讯云产品：物联网开发平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
- 腾讯云产品：移动推送服务（https://cloud.tencent.com/product/umeng_push）
- 腾讯云产品：对象存储COS（https://cloud.tencent.com/product/cos）
- 腾讯云产品：区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/baas）
- 腾讯云产品：腾讯会议（https://cloud.tencent.com/product/tcmeeting）
- 腾讯云产品：腾讯会议（https://cloud.tencent.com/product/tcmeeting）
请注意，以上链接仅供参考，具体选择产品时需要根据实际需求进行评估和决策。
相关·内容
我试图通过寻找具有最小错误值的参数来拟合sin函数。
下面是我的代码：
import numpy as np
import scipy.optimize as opt
from scipy.optimize import leastsq
import matplotlib.pyplot as plt
def func_model(x, para):
''' Model: y = a*sin(2*k*pi*x+theta)'''
a, k, theta = para
return a*np.sin(2*k*np.pi*x+
浏览 1提问于2018-05-16得票数 0
回答已采纳
我正在尝试一些SIR模型，并尝试使用scipy最小化一个函数。
def SIR_Model(parametros, valores_iniciais, valores_reais):
Dias = len(valores_reais)-1
Dia=[0]
N=valores_iniciais[0]
S=[]
E=[]
A=[]
I=[]
H=[]
R=[]
S.append(valores_iniciais[1])
E.append(valores_iniciais[2])
A.append
浏览 0提问于2020-03-25得票数 1
1回答
什么是“人口能量”？
、、、、
在scipy.optimize.differential_evolution，中，收敛准则是：
the solving stops when
np.std(population_energies) <=
atol + tol * np.abs(np.mean(population_energies))
where atol and tol are the
absolute and relative tolerance respectively.
这就引出了一个问题，请问‘人口能量’是什么？
这可能是一个后续问题：
我试着看了密码，但我得到了：
self.population_ene
浏览 1提问于2020-10-12得票数 1
回答已采纳
1回答
我试着做一个for循环，但到目前为止，我还没有成功。第一次迭代执行得很完美，但之后却出现了错误：
IndexError:标量变量的无效索引
对于行Ylog=[(data1.Z>a[i])&(data1.Z<a[i+1])]
我不知道它是从哪里来的..。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from scipy import stats
base=pd.read_csv('pont du gard.csv',sep=';',index_col=0)
data1=pd.re
浏览 0提问于2020-03-26得票数 1
回答已采纳
我正在使用scipy.optimize模块来寻找最优的输入权重，以最小化我的输出。从我看到的例子中，我们用一个单边方程定义了约束；然后我们创建了一个‘不等式’类型的变量。我的问题是，优化包如何知道我的约束中的变量和是否需要小于1或大于1？
..。
def constraint1(x):
return x[0]+x[1]+x[2]+x[3]-1
……
con1 = {'type': 'ineq', 'fun': constraint1}
链接到我在示例中使用的完整解决方案：
谢谢。
浏览 9提问于2017-02-18得票数 18
回答已采纳
我有一个最小二乘最小化问题，它的形式如下 ? 其中我想要优化的参数是x，其他一切都是已知的。 scipy.optimize.least_squares的格式如下： scipy.optimize.least_squares(fun, x0) 其中x0是一个初始条件，fun是一个“计算残差向量的函数” 读完文档后，我对fun希望我返回的内容感到有点困惑。 如果我在fun中做求和，那么我担心它会计算RHS，这并不等同于LHS (当涉及到最小化时，是...or吗？) ? 感谢您的帮助！
浏览 12提问于2019-02-15得票数 2
回答已采纳
我在scipy‘至少in’优化例程中遇到一个问题，如果我执行下面的程序，它会说
raise errors[info][1], errors[info][0]
TypeError: Improper input parameters.
有时候index out of range for an array..。
from scipy import *
import numpy
from scipy import optimize
from numpy import asarray
from math import *
def func(apar):
apar = numpy.asar
浏览 2提问于2009-09-28得票数 1
回答已采纳
正如标题中所述，scipy.optimize.minimize在"ValueError:设置带有序列的数组元素“中失败。当调用最小化时。
我将scipy.optimize.minimize应用于使用变量coef (我正在优化的系数)以及xData和yData (数据变量)的函数。
下面我将提供一个示例代码。通过搜索如何使用minimize，我知道错误源于被最小化的函数，当数组应该返回标量时返回数组。不过，我不知道它为什么要返回数组。
重要的是，scipy.optimize.least_squares可以工作，而且它似乎与scipy.optimize.minimize具有相同的语法。sc
浏览 0提问于2018-09-28得票数 1
回答已采纳
我正在努力优化我所建立的模型的参数。这是一个非常简单的模型，基于预测一座山的水径流。大学课程的一部分：
def model(params, snowProportion,temperature):
'''
Calculates predicted runoff.
'''
K = params[0]
p = params[1]
tempThresh = params[2]
meltDays = np.where(temperature > tempThresh)[0]
accum
浏览 7提问于2013-01-01得票数 0
1回答
我在实现scipy.optimize.minimize()时遇到了一些困难。它使用错误ValueError: Objective function must return a scalar返回我。这是我的代码：
def cost(A,b,x):
return np.sum(np.square(np.dot(A,x)-b))
def sse(x):
return 1-sum(x)
x0 = np.ones(4)/4
bounds = tuple((0,1) for x in x0)
cons = ({'type': 'eq', 'fun
浏览 5提问于2017-10-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我用Python写了下面的代码来解决5个微分方程。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 odeint
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def ode(x, t):
vx = x[0]
vy = x[1]
x = x[2]
y = x[3]
a = x[4]
dvxdt = -0.2*(np.cos(a))/(x**2+y**2)
dvyd
浏览 47提问于2021-08-31得票数 0
1回答
如何实现rmse(均方根误差)
、、、、
我正在为虹膜数据集实现rmse，当我试图计算y_pred时，它给出了一个错误。
def fmodel(x):
s=np.linspace(0,0,10)
for i in range (len(x)):
for j in range(1):
s[i]=x[i][j]+x[i][j+1]+x[i][j+2]+x[i][j+3]
return s
fmodel是计算y_pred的函数。这会产生标量变量索引无效的错误。在行
s[i]=x[i][j]+x[i][j+1]+x[i][j+2]+x[i][j+3]
浏览 0提问于2020-12-06得票数 0
1回答
枕中有界根的发现
、、、
Scipy提供了几个看似等价的函数，用于在给定的时间间隔内找到函数的根：
brentq(f，a，b，args，xtol，rtol，maxiter，.)在给定的时间间隔内找到函数的根。
(f，a，b，args，xtol，rtol，maxiter，.)在a，b中求f的根。
(f，a，b，args，xtol，rtol，maxiter，.)在间隔内查找函数的根。
均分(f，a，b，args，xtol，rtol，maxiter，.)在间隔内查找函数的根。
(见.)
有人能提供一些指南来选择其中之一而不是其他吗？找到对我的案子有效的策略是简单的尝试和错误吗？
浏览 4提问于2015-09-28得票数 6
回答已采纳
1回答
将fmin与随机森林回归结合使用
、、、、
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。该模型运行良好，但当我使用初始猜测np.zeros(8)尝试fmin函数时，得到以下错误：
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a
single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a sin
浏览 5提问于2018-05-23得票数 1
我正在试图找到一个2变量函数的局部最小值，但我很难理解scipy.optimize.minimize的语法，因为它似乎不接受我如何传递初始点：
import scipy.optimize as sop
function = lambda x,y: 2*(x**2)*(y**2)+3*x*x+2*x+4*y+7
p0 = [0,0]
min_ = sop.minimize (function,x0=p0)
导致以下错误：
TypeError: <lambda>() missing 1 required positional argument: 'y'
将值直接传递给函
浏览 3提问于2022-09-18得票数 0
回答已采纳
我有一个类可以帮助实例化统计模型。它的一些数据成员是参数。我正在尝试编写一个优化这些参数的方法。目标函数基于似然函数的负值。该似然函数本身被实现为类方法，它在计算中使用类数据成员的值。
我知道这是不好的风格，但是每次目标函数被scipy.optimize.minimize()调用时，它都会将对象数据成员更改为更好的对象数据成员。我不太关心为什么这是坏的，而更关心的是为什么这是行不通的。代码下面是完整的回溯。
它似乎部分起作用了。它在测试数据上运行几秒钟，然后触发我的断言。当minimize()的优化接近尾声时，它似乎做了一些奇怪的事情。为什么它会试图将不同类型的参数传递给目标函数obj_fun
浏览 0提问于2015-04-25得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在寻找一个函数，它可以解决给定线段上的三角方程。
我尝试过scipy中的，但据我所知，没有这样的选项，只有初始近似点。
python有这样的库方法吗？此外，我还研究了，但没有找到任何合适的解决方案。
浏览 0提问于2017-04-15得票数 0
1回答
使用最优最小化
、、、、
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，但给出了2个位置参数”。
我的代码如下：
import numpy as np
import pandas as pd
u = np.random.normal(0, 1, 50)
t = 25
x = t*u/(1-u)
x = np.sort(x, axis=0)
theta = list(range(1, 1001, 1))
theta = np.divide(th
浏览 2提问于2016-03-10得票数 1
我想要执行约束最小二乘法的多边形。在此之前，我决定尝试无限制的优化。以下是问题所在：
我的多音看上去像
$f(x) = ax^4 + bx^3 + cx^2 + dx + e$
所以我想找出最好的系数a，b，c，d和e。
def lsq(args, x, y):
return sum([(y[i] - (args[0]*x[i]**4 + args[1]*x[i]**3 + args[2]*x**2 + args[3]*x + args[4]))**2
for i in np.arange(len(x))])
其中x和y是我点的坐标列表。因此，我的代码看
浏览 2提问于2017-08-18得票数 0
回答已采纳
在下面的代码中，我尝试将字段变量(类或记录)或数组元素直接用作循环计数器，但这是非法的(“错误:无效索引表达式”)。这仅仅是因为循环计数器必须是标量变量吗？
class Cls {
var n: int;
}
proc main()
{
var x = new Cls( 100 );
var k: [1..10] int;
for x.n in 1..3 do // error: invalid index expression
writeln( x.n );
for k[1] in 1..3 do // erro
浏览 0提问于2018-04-20得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在尝试使用fmin_powell使用初始猜测X0 (X0 = 0.6421，-0.5046)来优化函数eul。函数eul得到初始条件，并使用预测-校正方法计算垂直平板上的速度和温度分布。我在下面展示了我的代码：
def eul(X):
f2, q1 = X
N_tot = 5000;
n=np.linspace(0.0,10.0,N_tot)
f = np.zeros(N_tot,dtype=float).reshape(N_tot,)
dfdn = np.zeros(N_tot,dtype=float).reshape(N_tot,)
d2fdn2 = np.zeros(N_tot,dt
浏览 2提问于2014-11-20得票数 0
当我在scipy中使用root-finder时，我似乎得到了一个错误。我想知道有没有人能指出我做错了什么。
我正在寻找根的函数只是一个简单的例子，并不是特别重要。
如果我使用scipy 0.9.0运行此代码：
import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
tmpFunc = lambda xIn: (xIn[0]-4)**2 + (xIn[1]-5)**2 + (xIn[2]-7)**3
x0 = [3,4,5]
xFinal = fsolve(tmpFunc, x0 )
print xFinal
我得到以下错误消息：
Trac
浏览 3提问于2012-05-09得票数 1
回答已采纳
1回答
我这里有一个计算体积的公式。 def VolCalc(H,L,R,V):
return L * ((math.acos((R - H)/R) * R**2) - ((R - H)* math.sqrt((2 * R * H) - H**2))) # Volume 但是，我已经得到了体积(V)的值，必须从这个值计算高度(H)。半径(R)和长度(L)的值是已知的。 这需要数值近似解，并且需要知道必须使用哪个Scipy优化工具。我一直在寻找自己，并努力找到正确的一个。 我很感谢在这件事上的任何帮助。
浏览 11提问于2021-03-21得票数 0
回答已采纳
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：
g(x) * h(y) * k(z) = F
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？
在这里，代码：
import numpy as np
# Inputs:
thetas = np.array([
浏览 6提问于2015-05-27得票数 1
回答已采纳
1回答
尝试获得Std_Diff目标函数最小的d值(整数)，使用最小值。
我的代码：
def Std_Diff(d):
return std(diff(df['BN'].values,d));
from scipy.optimize import minimize
b=(3,)
res = minimize(Std_Diff,(1,), method='SLSQP', bounds = b)
The **df['BN'].values** are
Out[72]:
array([ 2, 2, 2, 2, 3, 2, 7, 5
浏览 4提问于2017-08-21得票数 3
1回答
用枕极小法求解因子
、、、
我试图解决因子x，它乘以一个向量‘因子’的和。向量‘因子’的和应该和向量'Basic‘的和一样。首先，我阅读了一个类似于以下DataFrame的csv：
谢谢你提前帮忙。
嗯，我也尝试过最小化和弹跳。也许使用scipy.optimize会更好？
import pandas as pd
from scipy.optimize import minimize, optimize
import numpy as np
path='/scipytest.csv'
dffunc=pd.read_csv(path, decimal=',', deli
浏览 0提问于2019-06-16得票数 1
回答已采纳
我看了很长一段时间，最后决定在这里提出这个问题，因为它似乎缺乏关于那个特定案例的信息。我的问题是:我的代码有点慢，所以我求助于Cython来加速。它使用scipy.special jv函数，我发现有一个与Cython兼容的版本。参考文献：
但是当我尝试使用这个函数时，我无法让它工作。这是一个最小的代码。
from scipy.special.cython_special cimport jv as jvCython
cdef complex128_t[:] A = jvCython(1,2)
我得到错误：无效使用的融合类型，类型不能是专门的
在某些时候，ctype定义似乎存在问题，但是即使我
浏览 0提问于2020-11-09得票数 2
import math
from scipy.optimize import fsolve
def sigma(s, Bpu):
return s - math.sin(s) - math.pi * Bpu
def jac_sigma(s):
return 1 - math.cos(s)
if __name__ == '__main__':
Bpu = 0.5
sig_r = fsolve(sigma, x0=[math.pi], args=(Bpu), fprime=jac_sigma)
运行上面的脚本会抛出以下错误，
Trac
浏览 11提问于2017-02-16得票数 2
回答已采纳
我想找出几个元素的位置X，Y，Z，以便在一个理想的点上有一个全球重心。
为此，我定义了两个类：
存储元素的质量和位置的元素
平面，它接受元素的列表，可以根据元素的集合计算其重心。
我还定义了一个误差函数，它计算平面元素集合中的实际全球重心与期望的重心之间的差异。
为了最小化这个函数，我想将scypi.minimize函数与Nelder算法结合使用。
我将每个元素的坐标放入x0中，然后将x0和错误函数作为参数传递到最小。
我收到这个错误，我不明白。
ValueError: setting an array element with a sequence.
此外，根据我想做的事情
浏览 1提问于2013-03-13得票数 0
我正在使用SciPy的pearsonr(x,y)方法，我不知道为什么会发生以下错误：
ValueError:形状不匹配:不能将对象广播到单个形状
它计算前两个测试(我在一个循环中运行了几千个这样的测试)，然后死亡。有没有人知道这个问题可能是什么？
r_num = n*(np.add.reduce(xm*ym))
这是发生错误的珠光体方法中的一行，任何帮助都将不胜感激。
浏览 3提问于2013-06-05得票数 44
回答已采纳
我正在尝试使用python和curve_fit函数来解决一个示例营销组合模型问题。
我需要适应两组参数，我将它们作为* arg列表添加到我的函数中。我可以让曲线拟合到一组参数(单个列表)，但不是两个。
代码
#import packages
from scipy.optimize import curve_fit
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.filters.filtertools import recursive_filter as rec
数据集
a = np.array(0).repeat(150)
浏览 10提问于2018-08-01得票数 1
我在使用scipy.interpolate.griddata时遇到了一个错误。我的目标是准备使用matplotlib进行轮廓绘制的数据。我已经读过，最好的执行方法是在传递到网格数据之前使用linspace将arrays 1D数组分开。
我的x值和y值的最小值和最大值被用来输入到linspace中，以便为GIS映射目的保持协调一致(不确定这是否有必要将数据点放在与网格协调的xy区域中，但正在以任何方式这样做)。
文件Watertable是作为带有x、y和z值的numpy数组导入的。Z作为一个直线数组列索引提供给网格数据。
我遇到错误"valueError:输入数据点的无效形状“
我相信这
浏览 2提问于2015-08-23得票数 4
回答已采纳
3回答
我一直在查看最小化函数声明文件，对于函数是如何工作的，我感到非常困惑。例如，如果我有这样的东西：
import numpy as np
from scipy.integrate import quad
from scipy.optimize import minimize
encoderdistance = 2.53141952655
Dx = lambda t: -3.05 * np.sin(t)
Dy = lambda t: 2.23 * np.cos(t)
def func(x): return np.sqrt(Dx(x)**2 + Dy(x)**2)
print minimize(la
浏览 6提问于2017-07-26得票数 1
回答已采纳
1回答
我想最小化我的二维函数：
def error(w0, w1):
sum = 0
for index, row in data.head(5).iterrows():
sum += (row['Height'] - (w0 + w1*row['Weight']))**2
return sum
使用scipy optimize包，使用minimize函数。
我设置了初始变量：
w0 = 0
w1 = 0
并描述了边界：
bnds = ((-100, 100), (-5, 5))
但是，当我试图最小化我的函数时
res = op
浏览 0提问于2017-09-09得票数 0
问题
我想确定一个物体沿着参数化曲线移动一定距离的旅行时间。我已经学习了，但我认为应该有一种更好的方法在Python中使用实现这一点。然而，由于某种原因，我无法让它开始工作。结果总是指向+inf，尽管我最初的猜测应该相当接近。我做错了什么？
问题用更具体的术语：
给定时间参数化的曲线(在2d中)，您可以选择任意的时间点(t_end)，这也指定了曲线上的一个特定点。从这里开始，沿着曲线返回时间，直到所走过的路径等于任意距离(d_min)。我想知道的是沿着这段曲线的旅行时间，或者换句话说，给定t_end和d_min，t_start是什么，所以从t_start到t_end的曲线上的线积分等于d_mi
浏览 4提问于2022-03-11得票数 1
回答已采纳
我正在使用scipy.integrate中的quad从一个对象获取一个有限范围内的积分。假设目标对象在吹风中： ∫expm(A*X).expm(B*X)dx 其中A和B都是数值矩阵。 为了解决这个问题，我使用了blow代码： from scipy.integrate import quad
from scipy.linalg import expm
import numpy as np
def integrand(X, A, B):
return np.dot(expm(A*X),expm(B*X))
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.
浏览 63提问于2019-02-16得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit将直方图与其中的一些数据进行拟合。如果我想在y中添加错误，只需将weight应用于fit即可。但是如何在x中应用误差(即，在直方图的情况下，由于装箱而产生的误差)？
我的问题也适用于使用curve_fit或polyfit进行线性回归时x中的错误；我知道如何在y中添加错误，但不知道如何在x中添加错误。
下面是一个示例(部分来自)：
import numpy as np
import pylab as P
from scipy.optimize import curve_fit
# create the data histogram
浏览 0提问于2014-09-26得票数 19
回答已采纳
我有一个名为" Trials“的结构和一个名为"peakvel”的字段，它位于一个名为"sac1str“的结构中，然后在Trials中。
我想提取字段"peakvel“中的数据。
这是我的代码：
ed(fileidx).vel_up = [Trials(Lup & Lgoodtrials).sac1str.sac1ovr_peakvel];
每当我运行它时，我都会得到一个错误，“这种类型的多级索引需要标量索引。”
有什么想法可以解决这个错误吗？
浏览 1提问于2015-08-29得票数 0
我对列表的索引有问题。
我会为你解释我的密码。
lijst1和lijst2是具有坐标的列表。我想把de x和y从坐标中分离出来。所以我用索引0表示x坐标，索引1表示y坐标。如果我打印'lijst1x'，则打印所有的x坐标(例如，打印'lijst1x5‘)它会给出一个错误: Traceback (最近一次调用)：File lijst1x5第137行，in print(lijst1x5) IndexError:无效的标量变量索引。
我想计算“stapx”和“stapy”，但答案不正确，因为lijst1x、lijst2x、lijst1y和lijst2y都有问题。我该如何解决这
浏览 10提问于2022-10-14得票数 0
1回答
目前，我正在撰写关于绿色债券流动性的论文。我试图计算基于Lesmond等人的批量测度。(1999)和Chen等人。(2007)。因此，我需要最大化以下日志似然函数
L(a 1,j,a 2,j, β j,1, β j,2,σ j|R j,t,∆Index)
在python中(为获得更好的可读性，需要追加屏幕截图)：
Φ i,j
表示每个债券年的累积分布函数。
L(a i,j− β j,1D j,t∗ ∆R f,t− β j,2D j,t∗ ∆Index t)/σ j
到目前为止，我试图应用以下代码，但不幸的是，我还收到了错误的估计：
import numpy as np
from
浏览 8提问于2021-08-03得票数 1
回答已采纳
我只想简单地解释一下这个问题。这个问题与中所示的完全相似。问题是在需要浮动参数时出现错误，而不是numpy.ndarray
我拥有的：
函数：y = s*z^t
可变长度/尺寸
T-1.m，
S-1.m和1.n。所以，m是行号，n-族数。
Z-1.n.
可以是y，y2，y3，.，ym，
T- sm，n矩阵
像这样的
y[1] = s[1][1]*z[1]^t[1]+s[1][2]*z[2]^t[1]+...s[1][n]*z[n]^t[1])
y[2] = s[2][1]*z[1]^t[2]+s[2][2]*z[2]^t[2]+...s[
浏览 0提问于2013-10-28得票数 1
1回答
我正在尝试使用scipy.integrate.solve_ivp来解决初始值问题(Ode)。但“类型错误：”浮点“对象不可订阅”已发生
当我使用odeint的时候，它就起作用了。我只是用相同的设置换了一个解算器。
def f(z, t):
c1 = z[0]
c2 = z[1]
dc1dt = -k1*c1 + k2*c2*(1-c1-c2)
dc2dt = k1*c1 - k2*c2*(1-c1-c2) - 2*k3*c2*c2
dcdt = [dc1dt, dc2dt]
return dcdt
def main():
浏览 0提问于2019-05-11得票数 0
我想知道如何读取像-.345D+1和numpy/scipy这样的值？这些值是浮动的，而忽略了前0。
我尝试过numpy.loadtxt，并得到了类似的错误
ValueError:浮点()：-.345D+01的无效文字
非常感谢:)
浏览 1提问于2017-02-24得票数 0
对于上下文，我正在编写代码来计算python中用于数据挖掘分配的灰度共生矩阵。
当我有
c = np.array([[1,1,2,1,3],
[2,1,2,3,3],
[1,2,1,1,3],
[1,3,1,2,1],
[3,3,2,1,1]])
并调用glcm(c，3，2，1)，它与我们在课堂上讨论的例子相匹配，没有错误发生。我的函数调用和木星笔记本中的函数定义相同。当我调用图像矩阵(np数组)上的函数时，我会得到一个错误，在下面的代码中指定
浏览 5提问于2022-04-12得票数 0
我试图使用最小化函数来执行scipy.opimization。我希望找到像Iz,Iy,J,kz,ky,Yc,Yg这样的所有变量，这样向量K_P_X和f之间的误差就最小了。也就是说，objective function K_P_X-f应该是最小的。我认为我的错误与涉及numpy.linalg.norm(sol-f)的计算有关，在这种计算中，溶胶被分配了一个符号向量(K_P_X)。由于数据类型冲突，我得到了这个错误。如果是这样的话，Q1。有谁能建议一种更好的方法来表示等式约束方程(即。Constr1()，这样就可以避免此错误。完整的代码如下，
import scipy.optimize as op
浏览 2提问于2018-01-01得票数 0
回答已采纳
我正在努力学习如何使用scipy.optimize.minimize。我需要它来处理两个变量的函数，每个函数都有大约1000个项；所以我首先给出了一个简单的例子：
from scipy.optimize import minimize
def test_function(x,y):
return x*(x-1)+y*(y-1)
mins=minimize(test_function,x0=(0,0),bounds=[(0,1),(0,1)])
所以我期待x=0.5，y=0.5的回答。
不幸的是，我得到了以下错误：
TypeError: test_function() missing
浏览 1提问于2020-05-29得票数 0
回答已采纳
我正在做这个基于scipy.sparse的CSR和CSC格式的小实验。正如documentation声称的那样，在处理列操作时，CSC格式比CSR格式更有效。所以我做了一个小实验： from scipy.sparse import diags
d = diags([-1, 1, 1], [-1, 0, -1], shape= (100, 100))
%timeit d.tocsc()[:, 1]
%timeit d.tocsr()[:, 1] 那么我想我以错误的方式得到了行和列。所以我尝试了另一种方式： %timeit d.tocsc()[1]
%timeit d.tocsr()[1] 但在
浏览 24提问于2019-04-28得票数 2
回答已采纳
4回答
我想在最接近我给定的元组的列表中找到元组。
我有一个坐标和一个点的列表，我需要在列表中找到最接近我的点的项目。
就像这样：
cords = [(455, 12), (188, 90), (74, 366), (10,10)]
point = (18, 448)
for c in cords:
dst = distance.euclidean(cords[c], point)
Output = closest distance
我试过使用scipy.spatial.distance.euclidean，但这会导致错误：
TypeError:列表索引必须是整数或切片，而不是元组
浏览 2提问于2019-09-24得票数 0
回答已采纳
1回答
Scipy优化无法找到正确的结果
、、、、
我正在尝试使用scipy.optimize.minimize来拟合多变量函数的参数，但是，无论我向优化器提供了多少无噪声的数据点，优化器都无法收敛到一个正确(或接近)的答案。 我想知道我使用优化器的方式是否有错误，但我一直在挠头寻找错误。我非常感谢任何建议或猜测，谢谢！ import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
import math
def get_transform(ai,aj,ak,x,y,z):
i,j,k = 0, 1, 2
si, sj, sk = math.sin(ai), math.sin
浏览 24提问于2021-02-05得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个依赖于变量x的渐近表达式，我想要找到这个表达式最小化的值x。到目前为止，这是我的代码：
import numpy as np
from sympy import *
from scipy.optimize import minimize as scipy_min
x = Symbol('x')
p = Symbol('p')
f = exp(-(x-p)**2/2)/sqrt(2*pi)
func = lambdify([x,p], f)
def func_np(x):
return func(x,2.2)
res = scipy_mi
浏览 2提问于2021-10-04得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
