Python解析值错误

Question

为什么下面的代码返回ValueError？

from scipy.optimize import fsolve
import numpy as np

def f(p,a=0):
    x,y = p
    return (np.dot(x,y)-a,np.outer(x,y)-np.ones((3,3)),x+y-np.array([1,2,3]))

x,y = fsolve(f,(np.ones(3),np.ones(3)),9)


ValueError: setting an array element with a sequence.

Answer 1

这里的基本问题是，您的函数f不满足fSolutions工作所需的条件。这些标准在留档中有描述——尽管可以说不是很清楚。

您需要注意的具体事项包括：

1. 要求解的函数的输入必须是一个n维向量（在文档中称为ndarray），这样您想要的x的值就是f（x，*args）=0的解
2. f的输出必须与x输入到f的形状相同

目前，您的函数接受一个由两个成员组成的元组（在p中）和一个固定的标量偏移量（在a中）。它返回一个类型为（scalar，3x3数组，1x3数组）的三成员元组

如你所见，条件1和2都不满足。

如果你不确切地确定你要解的方程，就很难就如何解决这个问题给出建议。似乎您正试图用x0=（1,1,1）和y0=（1,1,1）和a=9作为固定值来求解x和y的某个特定方程f（x，y，a）=0。您可以通过串联传入x和y来实现这一点（例如传入p0=（1,1,1,1,1,1）并在函数中使用x=p[：3]和y=p[3:]但是你必须修改你的函数，将x和y连接成一个类似的6维向量。这取决于你要求解的确切函数，我不能从你现有的f的输出（即基于点积、外积和基于和的元组）得出这个结论。

请注意，您没有传入向量的参数（例如，在您的情况下，a）将被视为固定值，不会作为优化的一部分进行更改，也不会作为任何解决方案的一部分返回。

正如医生所说：

fsolve是MINPACK的hybrd和hybrj算法的包装器。

如果我们看一下MINPACK hybrd文档，输入和输出向量的条件就更清楚了。请参阅下面的相关部分（为了清晰起见，我删掉了一些内容-用…-表示，并添加了注释以显示输入和输出必须是相同的形状-用…-表示）

1目的。

HYBRD的目的是通过对Powell混合方法的改进，找到N个变量中N个非线性函数系统的零点。用户必须提供计算函数的子程序。然后通过向前差分近似计算雅可比矩阵。

2子程序和类型语句。

   SUBROUTINE HYBRD(FCN,N,X, ...

...

FCN是用户提供的用于计算函数的子例程的名称。FCN必须在用户调用程序的外部语句中声明，并应按如下方式编写。

 SUBROUTINE FCN(N,X,FVEC,IFLAG)
 INTEGER N,IFLAG
 DOUBLE PRECISION X(N),FVEC(N)  <-- input X is an array length N, so is output FVEC
 ----------
 CALCULATE THE FUNCTIONS AT X AND
 RETURN THIS VECTOR IN FVEC.
 ----------
 RETURN
 END

N是将正整数输入变量设置为函数和变量的数量。

X是长度为N的数组。输入X必须包含解向量的初始估计值。输出X包含解向量的最终估计。