在 Python 的 scipy.optimize 中最小化二维函数的问题答案

【问题标题】：Problems with minimizing 2-dimenshional function in Python's scipy.optimize在 Python 的 scipy.optimize 中最小化二维函数的问题
【发布时间】：2016-08-23 22:59:54
【问题描述】：

我想最小化二维函数并拥有这样的 Python 代码：

def f(x,y): 
    return (x-1.0)**2 + (y-2.0)**2

res = minimize(f, x0 = [0.0,0.0], bounds = ((-5,5),(-5,5)), method = 'L-BFGS-B')

而且它不起作用，因为这样的错误（这是错误的最后一行）：

 TypeError: f() missing 1 required positional argument: 'y'

这是什么意思，我该如何解决？

【问题讨论】：

this answer 有帮助吗？

标签： python scipy minimize

【解决方案1】：

如果你想用scipy.optimize.minimize优化一个多维函数，你需要把它表示为一个接受数组的函数：

res = minimize(lambda x: f(*x), x0=...)

【讨论】：