Python：在 scipy.optimize.newton 中将列表作为参数传递

Question

我想将列表作为参数传递给optimize.newton。 我已经导入了一个 csv 并将每一行存储在一个数组中。代码如下：

with open('rand1.csv','rb') as f:
    array=[]
    for line in f:
        array.append(line)

现在，如果我查看array[1]，它看起来像：'2,6,76,45,78,1\r\n'

我将一个函数定义为：

def func(a,b,c,d,e,f):
    return a*b*c-d*e-f

我正在运行牛顿法：

res=[optimize.newton(func,5102,args=(x)) for x in array[0]]

但它给了我一个TypeError 说": can only concatenate tuple (not "str") to tuple"

有人可以帮我吗？我知道元组元素必须用逗号分隔，我也尝试过写args=(x,)，但没有成功。

Answer 1

首先，请记住，在您的代码中，array 实际上并不是一个 numpy 数组 - 它是一个普通的 Python list 字符串。可以通过拆分字符串并将元素转换为整数来使用此列表，如 Anmol_uppal 的回答，但将 csv 文件的内容直接转换为 nrows x 6 numpy 数组要简单得多，例如使用np.loadtxt:

import numpy as np

data = np.loadtxt('rand1.csv', delimiter=',', dtype=np.int)
print(repr(data[0]))
# array([ 2,  6, 76, 45, 78,  1])

现在，当您调用optimize.newton 时，args= 参数应该得到一个包含 6 个参数值的序列。您的原始代码不起作用，因为array 中的每一行都包含一个字符串，而不是 6 个数值。现在data* 是一个 nrows x 6 数组，每行将包含 6 个数值，所以您现在可以这样做：

res = [optimize.newton(func, 5102, args=row) for row in data]

*请注意，我已将您的变量 array 重命名为 data 以避免与 np.array 类混淆

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更新

您的原始代码中还有一个我最初没有发现的错误。查看scipy.optimize.newton 的文档：

函数：函数

想要零的函数。它必须是形式为 f(x,a,b,c...) 的单个变量的函数，其中 a,b,c... 是可以传入的额外参数 args 参数。

x0 : 浮动

对零的初始估计应该接近实际零。

现在看看你的函数定义：

def func(a,b,c,d,e,f):
    return a*b*c-d*e-f

func()（你称之为a）的first参数应该对应x参数，那么只有5 需要使用args= 传递的额外参数（b ... f 根据您的定义）。当你尝试打电话时

optimize.newton(func, 5102, args=(422, 858, 129, 312, 79, 371))

5102 被解释为x0 参数，并作为第一个参数传递给func()。 args= 元组中的 6 值被视为额外参数，因此您的函数实际上总共获得了 7 个参数：

func(5102, 422, 858, 129, 312, 79, 371)

显然，func() 被定义为接受 6 个参数，所以你会得到一个错误。解决此问题的正确方法取决于您如何解释函数的参数。 newton 的目标是找到 x 的值，使得 f(x, a, b, c, ...) = 0。

您希望将func() 的6 个参数中的哪一个最小化？

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完整解释

一个稍微有趣的问题是，当您将额外参数作为数组（例如args=data[0]）而不是元组传递时，为什么不会出现错误。答案有点复杂，但如果您有兴趣，请继续阅读。

如果你看一下the source code for scipy.optimize.newton，你会发现你的函数第一次被调用的那一行：

q0 = func(*((p0,) + args))

在这种情况下，p0 和 p1 将是 x0 的参数 newton()，args 是一组额外的参数：

q0 = func(*((5102,) + (422, 858, 129, 312, 79, 371)))

(p0,) 是一个元组，如果args 也是一个元组，那么+ 运算符只会将这两个元组连接在一起：

q0 = func(*(5102, 422, 858, 129, 312, 79, 371))

最后，* 解包元组以将参数传递给func。最终调用如下所示：

q0 = func(5102, 422, 858, 129, 312, 79, 371)

这将引发错误，因为 6 参数函数有 7 个参数。但是，当args 是np.array 时：

q0 = func(*(5102,) +  array([422, 858, 129, 312, 79, 371]))

+ 会将值p0添加到args 中的每个元素：

q0 = func(*(5524, 5960, 5231, 5414, 5181, 5473))

由于现在只有 6 个参数传递给func()，因此调用会成功，但newton 会收敛到错误的答案！

我认为这在 scipy 中不是特别好的设计 - 它让我感到震惊，因为在大多数其他情况下，任何类似数组的输入都可以，包括列表、元组、数组等。公平地说，它确实在文档中说newton args= 应该是一个元组，但为了安全起见，我仍然会进行类型检查或将其显式转换为元组。我可以尝试在 scipy 中解决这个问题。

Answer 2

首先，您需要删除尾随 '\r', '\t' ，为此您可以使用 .strip() ，现在您有一个字符串，其中所需的元素用逗号分隔，在这里您可以使用 .split() 方法并通过要在给定字符串上拆分的字符。最后我们使用了 map() 函数，该函数将函数作为第一个参数（在本例中为 int ），第二个参数是一个列表或元组，并将该元组列表的每个元素与作为第一个参数传递的函数进行映射。

line = '2,6,76,45,78,1\r\n'
line_stripped = line.strip()
print line_stripped
>>> '2,6,76,45,78,1'

line_splitted = line_stripped.split(",")
print line_splitted
>>> '2' ,'6', '76', '45', '78', '1'

line_integers = map(int,line_splitted)
print line_integers
>>> [2, 6, 76, 45, 78, 1]

结合以上所有步骤，我们可以干净地写成：

with open('rand1.csv','rb') as f:
    array=[]
    for line in f:
        array.append(map(int,line.strip().split(',')))