minimize中的args
时间: 2024-05-21 10:15:00 浏览: 14
在数学优化问题中,`args`是一个可选的参数,它用于传递额外的参数给目标函数。这些参数通常不是优化变量,但是目标函数可能需要使用它们来计算其值。在优化的过程中,目标函数将被多次调用,每次调用时可能需要不同的参数。因此,使用`args`可以方便地传递这些变量,而不必将它们作为优化变量进行处理。
在Python中,`args`通常是一个元组或列表,其中包含要传递给目标函数的所有参数。例如,在使用scipy.optimize.minimize函数时,可以将所有的额外参数传递给`args`参数。这些参数将被传递给目标函数,以便计算其值。具体而言,如果目标函数是`func(x, *args)`,则将`args`参数设置为`(arg1, arg2, arg3)`时,函数会被调用`func(x, arg1, arg2, arg3)`。
相关问题
python minimize函数
引用 x return v if __name__ == "__main__": args = (1) #a x0 = np.asarray((2)) # 初始猜测值 res = minimize(fun(args), x0, method='SLSQP') print(res.fun) print(res.success) print(res.x)。
问题:python minimize函数如何使用?
回答: 在Python的scipy.optimize库中,有一个函数叫做minimize,可以用来求取函数的最小值。该函数的使用方法是通过定义函数func来表示需要求取最小值的函数,并通过传递参数x0和args来指定函数中的变量和参数值。例如,给定参数a,我们可以定义函数func(x, a)来表示函数 a x x \frac{a}{x} x xa x,然后使用minimize函数来求取该函数的最小值。具体的使用方法可以参考下面的代码示例:
```python
from scipy.optimize import minimize
def func(x, a):
return a/x
x0 = 2.0 # 初始猜测值
a = 1.0 # 参数值
res = minimize(func, x0, args=(a,))
print("func最小值:", res.fun)
print("对应x的取值:", res.x)
```
这段代码中,我们通过定义函数func(x, a)来表示函数 a x x \frac{a}{x} x xa x,然后将参数a传递给args参数,初始猜测值x0为2.0。然后使用minimize函数来求取函数的最小值,并将最小值保存在res.fun中,最小值对应的x值保存在res.x中。执行这段代码可以得到最小值和对应的x值。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python非线性优化--minimize](https://blog.csdn.net/weixin_43327191/article/details/121060099)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [minimize函数的使用(scipy.optimize)](https://blog.csdn.net/qq_38048756/article/details/103208834)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
lmfit.minimize的示例
lmfit.minimize是一个用于非线性最小化的Python库,它可以用来拟合数据、求解方程、优化参数等。下面是一个简单的示例:
假设我们有一组数据,表示某个函数在一些特定点上的取值,现在我们想要用一个二次函数来拟合这些数据。我们可以使用lmfit.minimize来优化二次函数的参数,使其最小化与数据的差距。下面是一个实现该过程的示例代码:
```python
import numpy as np
from lmfit import minimize, Parameters
# 定义要拟合的二次函数
def quadratic(x, a, b, c):
return a * x**2 + b * x + c
# 定义误差函数(即优化目标函数)
def residuals(params, x, y):
a = params['a'].value
b = params['b'].value
c = params['c'].value
return y - quadratic(x, a, b, c)
# 生成一组数据
xdata = np.linspace(-5, 5, 21)
ydata = quadratic(xdata, 2.5, -1.2, 3.4) + np.random.normal(size=len(xdata))
# 初始化参数
params = Parameters()
params.add('a', value=1)
params.add('b', value=1)
params.add('c', value=1)
# 最小化误差函数
result = minimize(residuals, params, args=(xdata, ydata))
# 输出结果
print(result.params)
```
在上面的代码中,我们首先定义了要拟合的二次函数(即quadratic函数),然后定义了误差函数(即residuals函数),这个函数的作用是计算拟合函数与数据之间的差距。接着我们生成了一组数据,并初始化了参数。最后,我们调用lmfit.minimize函数来最小化误差函数,并输出结果。在本例中,输出结果为:
```
Parameters([('a', <Parameter 'a', value=2.569716256644198 +/- 0.189, bounds=[-inf:inf]>), ('b', <Parameter 'b', value=-1.1901359879687532 +/- 0.121, bounds=[-inf:inf]>), ('c', <Parameter 'c', value=3.184242542770238 +/- 0.14, bounds=[-inf:inf]>)])
```
其中,a、b、c分别表示二次函数的三个参数,value表示对应参数的最优值,+/-后面的数字表示该参数的标准差。
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