问题：
如果插入lmfit的 * 位置参数 * 数组minimize()是从scipy.interpolate.CubicSpline获得的。
我得到以下错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'CubicSpline' and 'float'

字符串
*运算在我的模型函数中使用，我将位置参数数组（x）与拟合参数（pars['a']）相乘，如下所示。基本上，lmfit认为（x_list）是CubicSpline类型，即使它是一个浮点数组。

我的编码：

import scipy.interpolate as scpi
import numpy as np
from lmfit import Parameters, minimize

A = np.linspace(0,1,100)
B = A**2 

y_list = np.linspace(1,100,100)
x_list = scpi.CubicSpline(A, B)

def model(pars, x, data=None):
    model = x*pars['a']
    if data is None:
        return model
    return model - data

fit_params = Parameters()   
fit_params.add('a',  value = 1., min = 0.0, vary=True)
coeff = minimize(model, 
                 fit_params, 
                 args=(x_list(A),), 
                 kws={'data': y_list}, #cut off distance
                 method='basinhopping', 
             )

型
以下是我到目前为止所尝试的：

• type(x_list)显示它是一个浮点数数组
• x_list*0.1在小区中工作
• 将x_list类型转换为浮点数组并不能解决这个问题：x_list = np.asarray([float(j) for j in x_list])个