使用优化模块的 Scipy 错误。将数组转换为 fortran 失败答案

【问题标题】：Scipy error using optimization module. Failure converting array to fortran使用优化模块的 Scipy 错误。将数组转换为 fortran 失败
【发布时间】：2013-04-13 02:21:21
【问题描述】：

尝试使用 scipy 的优化模块来查找使用 slsqp 的函数的最小值，但我遇到了一些问题。调用函数的实际代码如下所示：

def minimizeWebEnergyLost(x, parameters):
    """values = [theta, velocity]"""
    firstTerm = lambda values: (x * values[1]**2 / 2.0)
    sqrtTerm = lambda values: np.sqrt((parameters.gravity**2 * x**2) / (4 * values[1]**4 * np.cos(values[0])**4) + 1)
    secondTerm = lambda values: (values[1]**4 * np.cos(values[0])**2) / parameters.gravity
    arcsinhTerm = lambda values: np.arcsinh((parameters.gravity * x) / (2 * values[1]**2 * np.cos(values[0])**2))
    costFunction = lambda values: firstTerm(values)*sqrtTerm(values)+secondTerm(values)*arcsinhTerm(values)
    bounds = ((-math.pi/2,math.pi/2),(0,parameters.maxSlingSpeed))
    minimum = minimize(costFunction, (pi/4, 20), method="SLSQP", bounds=bounds)
    return minimum

由于某种原因，我得到的错误如下：

_slsqp.error: failed in converting 8th argument `g' of _slsqp.slsqp to C/Fortran array

不太清楚发生了什么，但如果有帮助，我可以提供更多可能有用的代码。

【问题讨论】：

使用scipy.optimize.fmin_slsqp 版本是否也出现同样的错误？
当我使用那个版本时，完全一样的错误。
一个非常简单的例子对你有用吗？例如。 def costFunction(x): retun x[0]**2 + x[1]**2 等。另外，你使用的是什么版本的 scipy？
是的，一个简单的功能似乎可以正常工作。使用 0.12.0。
你能创建一个最小的独立示例来生成错误并将代码添加到问题中吗？

标签： python optimization scipy

【解决方案1】：

当用户指定的目标函数未返回标量时，会发生此神秘错误。 b-carter 现在在补丁中返回了一条明确的错误消息，

"Objective function must return a scalar"

文档已更新，请参阅this 讨论帖。

【讨论】：