“只有长度为1的数组可以转换为Python标量”在Sage中使用scipy.optimize

dzjeubhm 于 2024-01-05 发布在 Python

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我想根据给定的数据集调整模型的参数。
我试图在Sage中使用scipy的函数curve_fit，但我一直得到
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars个
下面是我的代码：

from numpy import cos,exp,pi
f = lambda x: exp(  - 1 / cos(x)  )
import numpy as np
def ang(time): return (time-12)*pi/12
def temp(x,maxtemp):
    cte=(273+maxtemp)/f(0)**(1/4)
    if 6<x and x<18:
        return float(cte*f(ang(x))**(1/4)-273)
    else:
        return -273
lT=list(np.linspace(15,40,1+24*2))
lT=[float(num) for num in lT]             #list of y data
ltimes=np.linspace(0,24,6*24+1)[1:]
ltimes=list(ltimes)                     #list of x data
u0=lT[0]
def u(time,maxtemp,k):                    #the function I want to fit to the data
    def integ(t): return k*exp(k*t)*temp(t,maxtemp)
    return exp(-k*time)*( numerical_integral(integ, 0, time)[0] + u0 )
import scipy.optimize as optimization
print optimization.curve_fit(u, ltimes, lT,[1000,0.0003])

字符串

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/35350542/only-length-1-arrays-can-be-converted-to-python-scalars-using-scipy-optimize-i

2条答案

按热度按时间

js81xvg61#

scipy.optimize.curve_fit期望模型函数被 * 向量化 *：也就是说，它必须能够接收一个数组（准确地说是ndarray），并返回一个值数组。

def u(time,maxtemp,k):                    
    print time                % for debugging
    def integ(t): return k*exp(k*t)*temp(t,maxtemp)
    return exp(-k*time)*( numerical_integral(integ, 0, time)[0] + u0 )

字符串
print的输出将是你传递给curve_fit的整个数组ltimes。这是numerical_integral没有设计来处理的。你需要给予它一个接一个的值。
就像这样：

def u(time,maxtemp,k):                    
    def integ(t): return k*exp(k*t)*temp(t,maxtemp)
    return [exp(-k*time_i)*( numerical_integral(integ, 0, time_i)[0] + u0) for time_i in time]

型
这将解决“只能转换长度为1的数组”的错误。然后你会有另一个错误，因为你的列表ltimes和lT的长度不同，这是没有意义的，因为lT应该是输入ltimes的目标输出。你应该修改这些数组的定义，以确定你想要的大小。

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赞(0）回复(0）举报 2024-01-05

0wi1tuuw2#

不是这个问题的答案，但是如果你在函数中使用 math 库，它会导致这个错误，因为它们不是设计来处理数组的。所以只需要使用 numpy 函数。
举例来说：

def predictor(x,a,b):
    return math.exp(a+b*x)

字符串
应改为：

def predictor(x,a,b):
    return numpy.exp(a+b*x)

型

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