Scipy ODR与fsolve不兼容？

Question

我想解决ODR函数的特定点，到目前为止我已经使用了：

from scipy.odr import ODR, Model, RealData
from scipy.optimize import fsolve
import numpy as np

me = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
my = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

def func(beta, x):
    y = beta[0]+beta[1]*x+beta[2]*x**3
    return y

modata = RealData(me, my)
model = Model(func)

odr = ODR(modata, model, [0,0,0])
odr.set_job(fit_type=0)
output = odr.run()

mam = fsolve(func, 5, args=(output.beta))

我得到：

IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1

我认为这是因为beta在函数中充当索引

我尝试重新定义func以将多个变量作为beta，但这样做时ODR无法工作

有办法做到这一点吗

Answer 1

fsolve用于查找func的根。但是，您必须给它一个起始估计，这是函数的有效参数。但是，不能为beta参数传入5beta必须是至少包含三个元素的iterable（因为您正在计算beta[0]、beta[1]和beta[2]）

如果执行fsolve(func, [5,5,5], args=(output.beta))，函数将运行，并输出[0, 0, 0]的根（这显然是正确的根，因为func([0, 0, 0], x)将始终返回0，而不管x的值如何）