对于刚才的代码,为什么报错“输入参数的数目不足。 出错 test_function (第 2 行) f = sum(x.^2)+8;"
时间: 2024-04-17 20:24:14 浏览: 19
这个错误是因为在调用 fmincon 函数时,函数句柄 'fun2' 被错误地作为字符串传递给了 fmincon 函数。实际上,您需要传递函数句柄而不是字符串。
要修复这个错误,您可以使用 @ 符号来创建函数句柄,并将其作为参数传递给 fmincon 函数。修改后的代码如下:
```matlab
[x, y] = fmincon(@fun1, [10;0;0], [], [], [], [], [0;0;0], [], @fun2);
```
通过使用 @fun1 和 @fun2,您将正确地传递了函数句柄。这样,fmincon 就会调用 fun1 和 fun2 函数来进行优化和约束处理。
希望这能解决您的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
相关问题
matlab输入参数的数目不足。 出错 test7 (第 2 行) f=sqrt(cos(x.^2)+1);
这个错误提示表明在运行 test7 函数时,输入的参数数量不足。函数 test7 需要至少一个输入参数 x,但是你没有提供足够的参数。
如果你在命令窗口中手动调用 test7 函数,记得输入正确的参数。例如,如果你想计算 x=1 时的 f 值,可以输入:
```
>> test7(1)
```
如果你在脚本中调用函数 test7,确保你在调用函数之前定义了变量 x,并且将其作为输入参数传递给函数。例如:
```
x = 1;
f = test7(x);
```
这样就可以计算 x=1 时的 f 值并将结果存储在变量 f 中了。
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split = (cancer.data, cancer.target,stratify = cancer.traget,random_state = 66) from sklearn.preprocession import StandardSscaler nn = StandardScaler() X_train = nn.fit_transform(X_test) X_test = nn.transform(X_test) 修改后的代码
这段代码有一些错误,我来帮你修改一下:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
cancer = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
cancer.data, cancer.target, stratify=cancer.target, random_state=66)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
```
修改后的代码做了以下几个修改:
1. 增加了导入 `load_breast_cancer` 数据集的代码
2. 将 `train_test_split` 函数的赋值符号改为函数调用
3. 修正了 `stratify` 参数的拼写错误
4. 将 `Y_train` 和 `Y_test` 改为小写字母,并且和数据集的标签对应
5. 将 `StandardSscaler` 改为 `StandardScaler`
6. 增加了 `scaler` 变量来存储 `StandardScaler` 类的实例,并且使用 `fit_transform` 和 `transform` 方法对训练集和测试集进行了标准化处理
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