scipy.optimize.least_squares 仅返回解决方案答案

【问题标题】：scipy.optimize.least_squares return of only the solutionscipy.optimize.least_squares 仅返回解决方案
【发布时间】：2018-10-06 19:55:04
【问题描述】：

我正在尝试使用Lest Square Optimization 函数求解一组线性方程。由于我必须使用解向量 x 进行进一步计算，因此我只想返回 x 而不是其余的。我刚开始使用 Python，所以我不知道，我怎么能输入代码，我只得到 x 而不是整个返回。

我已经尝试过类似的代码：

y= spo.least_squares(test_function, x0) [0]

但这对我没有任何作用。

你能帮帮我吗？

【问题讨论】：

标签： python-3.x optimization scipy

【解决方案1】：

scipy.optimize.least_squares 的文档指出：

返回：OptimizeResult，定义了以下字段：

x : ndarray, 形状 (n,)

找到解决方案。

...

这意味着您需要按名称访问结果字段。要仅获取x，这应该可以：

y = spo.least_squares(test_function, x0).x

但是，我不想鼓励这种用法。如果优化由于某种原因失败，你永远不会知道。所以除非你绝对确定它不会失败，或者你不在乎它是否失败，否则不要使用这种模式。

最好编写一个处理错误处理并在成功时转发x 的包装器：

def my_lsq(*args, **kwargs):
    result = spo.least_squares(*args, **kwargs)

    if result.success:
        return result.x
    else:
        print(result)
        raise RuntimeError(result.message)

可以像y = my_lsq(test_function, x0)一样简单地使用。

【讨论】：