Python:传递列表作为中的参数scipy.optimize.newton

Question

我想把list作为参数传递给optimize.newton。 我导入了一个csv并将每一行存储在一个数组中。代码如下：

with open('rand1.csv','rb') as f:
    array=[]
    for line in f:
        array.append(line)

现在，如果我看array[1]，它看起来是：'2,6,76,45,78,1\r\n'

我将一个函数定义为：

^{pr2}$

我将牛顿法作为：

res=[optimize.newton(func,5102,args=(x)) for x in array[0]]

但它给了我一个TypeError的说法": can only concatenate tuple (not "str") to tuple"

有人能帮我吗？我知道元组元素必须用逗号分隔，我也试过写args=(x,)，但没用。在

Answer 1

{{{1}你可以在第一个cd2}的字符串上使用逗号}，你可以使用。最后，我们使用map（）函数，它将一个函数作为第一个参数（在本例中为int），第二个参数是一个列表或一个元组，并将作为第一个参数传递的函数映射该元组列表中的每个元素。在

line = '2,6,76,45,78,1\r\n'
line_stripped = line.strip()
print line_stripped
>>> '2,6,76,45,78,1'

line_splitted = line_stripped.split(",")
print line_splitted
>>> '2' ,'6', '76', '45', '78', '1'

line_integers = map(int,line_splitted)
print line_integers
>>> [2, 6, 76, 45, 78, 1]

结合以上所有步骤，我们可以清楚地将其写为：

^{pr2}$

Answer 2

首先，请记住，在您的代码中，array实际上并不是numpy数组，它是一个普通的Python list字符串。可以通过拆分字符串并将元素转换为整数来处理此列表，就像Anmol uppal的答案一样，但是将csv文件的内容直接转换成nrows x 6 numpy数组要简单得多，例如使用np.loadtxt：

import numpy as np

data = np.loadtxt('rand1.csv', delimiter=',', dtype=np.int)
print(repr(data[0]))
# array([ 2,  6, 76, 45, 78,  1])

现在当您调用optimize.newton，args=参数应该得到一个由6个参数值组成的序列。由于array中的每一行包含一个字符串，而不是6个数值，所以原始代码无法正常工作。既然data*是一个nrows x 6数组，那么每一行都将包含6个数值，因此您现在只需执行以下操作：

^{pr2}$

*请注意，我已将变量array重命名为data，以避免与np.array类混淆

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更新

在你的原始代码中还有一个我一开始没有发现的错误。查看^{}的文档：

func : function

The function whose zero is wanted. It must be a function of a single variable of the form f(x,a,b,c...), where a,b,c... are extra arguments that can be passed in the args parameter.

x0：浮动

An initial estimate of the zero that should be somewhere near the actual zero.

现在看看你的函数定义：

def func(a,b,c,d,e,f):
    return a*b*c-d*e-f

func()（您称之为a）的第一个参数应该对应于x参数，那么只有5额外参数（b ... f根据您的定义）需要使用args=传递。当你打电话的时候

optimize.newton(func, 5102, args=(422, 858, 129, 312, 79, 371))

5102被解释为x0参数，并作为第一个参数传递给func()。args=元组中的6值被视为额外的参数，因此您的函数实际上总共获得了7个参数：

func(5102, 422, 858, 129, 312, 79, 371)

显然，func()被定义为接受6个参数，因此会得到一个错误。解决此问题的正确方法取决于如何解释函数的参数。newton的目标是找到一个x的值，使得f（x，a，b，c，…）=0。在

6个参数中，您希望最小化func()中的哪一个？在

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完整的解释

一个稍微有趣的问题是，当您以数组（例如args=data[0]）而不是元组的形式传递额外的参数时，为什么没有得到错误消息。答案有点复杂，但如果你感兴趣，请继续阅读。在

如果您查看the source code for ^{}，您可以找到第一次调用函数的行：

q0 = func(*((p0,) + args))

在本例中，p0和{}将是newton()的x0参数，args是一组额外参数：

q0 = func(*((5102,) + (422, 858, 129, 312, 79, 371)))

(p0,)是一个元组，如果args也是一个元组，那么{}运算符将把这两个元组连接在一起：

q0 = func(*(5102, 422, 858, 129, 312, 79, 371))

最后，*解压元组以将参数传递给func。最后的通话应该是这样的：

q0 = func(5102, 422, 858, 129, 312, 79, 371)

这将引发一个错误，因为一个6参数函数有7个参数。然而{28}是

q0 = func(*(5102,) +  array([422, 858, 129, 312, 79, 371]))

+将向args中的每个元素添加值p0：

q0 = func(*(5524, 5960, 5231, 5414, 5181, 5473))

因为现在只有6个参数要去func()调用将成功，但是newton将收敛到错误的答案！在

我认为这在scipy中不是特别好的设计-它让我很困惑，因为在大多数其他情况下，任何类似数组的输入都可以，包括列表、元组、数组等。公平地说，它确实在newton的文档中指出args=应该是一个元组，但为了安全起见，我还是会进行类型检查或显式地将其转换为元组。我可以试着在scipy里解决这个问题。在