Python中插值函数的优化

Question

我有一些模型尺寸数据（SangleRatio，RangleRatio，RudAngleRatio，RadRatio，SratioPole，RratioPole，Lwire，Nwire）和这些数据的结果（nn），希望找到“最佳”模型尺寸值（最小化“intnn”fcn）：

import numpy as np
import scipy as sc
import scipy.interpolate as interpolate
import scipy.optimize    as optimize

exp= np.genfromtxt(ConsFile, delimiter="_")
SangleRatio, RangleRatio, RudAngleRatio, RadRatio, SratioPole, RratioPole, Lwire, Nwire = exp[:,0], exp[:,1], exp[:,2], exp[:,3], exp[:,4], exp[:,5], exp[:,6], exp[:,7]
nn = exp[:,8]

intnn = interpolate.Rbf(SangleRatio, RangleRatio, RudAngleRatio, RadRatio, SratioPole, RratioPole, Lwire, Nwire, nn,function='cubic')

initial_values = np.array([1.975, 1.525, 2.9, 3.6, 2.5, 5.335, 0.07, 22.25])
res=optimize.fmin_l_bfgs_b(intnn, x0=initial_values)

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错误消息：

^{pr2}$

Answer 1

问题解决了。。。在

def intNN(x):
p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8 = x
res=(-1)*intnn(p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8)
return float(res)

然后用这个函数来优化。。。在