神经质的优化.fmin返回值错误

Question

我当前正在使用scipy.optimize.fmin()函数，遇到了一个问题。当我看文件时，上面写着：

退货：

    xopt : ndarray
        Parameter that minimizes function.

    fopt : float
        Value of function at minimum: fopt = func(xopt).

    iter : int
        Number of iterations performed.

    funcalls : int
        Number of function calls made.

    warnflag : int
        1 : Maximum number of function evaluations made. 2 : Maximum number of iterations reached.

    allvecs : list
        Solution at each iteration.

但当我尝试这个：

res, min = opt.fmin(optim, self._params, (param_optim, self._paramsIni, Qmes, critere_efficacite, self, codeBV, interval), maxiter=5)

我得到这个错误：

ValueError: too many values to unpack (expected 2)

有人知道为什么吗？我是说文件是错的（我想没有）还是我做错了什么？我用的是scipy0.19和Python34

提前谢谢。在

Answer 1

更确切地说：函数返回一个包含6个值的元组（

full_output : bool, optional Set to True if fopt and warnflag outputs are desired.

）或一个（如果它保留在False，这是默认值）。如果您只想得到完整输出的第二个值，我建议您按照注释中的建议设置full_output=True和模式匹配。或者，您可以将结果存储在一个元组res = opt.fmin(<your arguments>)，然后访问{}。在