scipy 如何将符号变量转换为可迭代变量？

mwkjh3gx 于 2023-10-20 发布在其他

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我尝试使用scipy.optimize来最小化一个函数。这是我的程序，最后一行是错误信息。

import sympy as s
from scipy.optimize import minimize
x,y,z=s.symbols('x y z')
f= lambda z: x**2-y**2
bnds = ((70,None),(4,6))
res = minimize(lambda z: fun(*x),(70,4), bounds=bnds)


<lambda>() argument after * must be an iterable, not Symbol

如何将symbol转换为iterable或直接定义iterable？

scipy

来源：https://stackoverflow.com/questions/45498583/how-to-convert-symbol-variable-to-iterable-variable

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按热度按时间

rbl8hiat1#

在Python中，用f(*x)调用函数意味着f(x[0], x[1], ...)。也就是说，它期望x成为一个元组（或其他可迭代对象），并且该函数应该具有如下定义：

def f(*args):
    <use args tuple>

我不太清楚你想用sympy代码做什么，或者为什么你要使用它而不是直接在Python/numpy中定义函数。
一个类似于以下的函数：

def f(z):
    x,y = z  # expand it to 2 variables
    return x**2 - y**2

应该在最小化调用中工作，其中：

minimize(f, (10,3))

这将从（10，3）开始改变x和y，以寻求最小化f值。

In [20]: minimize(f, (70,4), bounds=((70,None),(4,6)))
Out[20]: 
      fun: 4864.0
 hess_inv: <2x2 LbfgsInvHessProduct with dtype=float64>
      jac: array([ 139.99988369,  -11.99996404])
  message: b'CONVERGENCE: NORM_OF_PROJECTED_GRADIENT_<=_PGTOL'
     nfev: 9
      nit: 1
   status: 0
  success: True
        x: array([ 70.,   6.])

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