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函数返回一个向量,如何通过NumPy最小化
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<p>我试着最小化函数,它返回一个向量值, 这里有一个错误:</p> <blockquote> <p>setting an array element with a sequence</p> </blockquote> <p>代码:</p> <pre><code>P = np.matrix([[0.3, 0.1, 0.2], [0.01, 0.4, 0.2], [0.0001, 0.3, 0.5]]) Ps = np.array([10,14,5]) def objective(x): x = np.array([x]) res = np.square(Ps - np.dot(x, P)) return res def main(): x = np.array([10, 11, 15]) print minimize(objective, x, method='Nelder-Mead') </code></pre> <p>对于这些p,Ps,x函数返回[[47.45143225 16.81 44.89]]</p> <p>谢谢你的建议</p> <p><strong>UPD(完全回溯)</strong></p> ^{pr2}$ <p><strong>UPD2:函数应最小化(Ps是一个向量)</strong></p> <p><img src="https://i.stack.imgur.com/QlHqk.png" alt="enter image description here"/></p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>目标函数需要返回标量值,而不是向量。您可能希望返回平方误差的<em>和</em>,而不是平方误差的向量:</p> <pre><code>def objective(x): res = ((Ps - np.dot(x, P)) ** 2).sum() return res </code></pre>
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