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Python scipy fsolve“'func'参数的输入和输出形状之间不匹配”

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在我遇到问题之前,我在stackoverflow上搜索了相同的线程并遇到了同样的问题:

根据我的理解阅读有关此错误,

raise TypeError(msg)TypeError:fsolve:'func'参数'fsolve_function'的输入和输出形状不匹配

问题是输入和输出的形状不一样 .

在我下面的代码示例中,我有以下内容:

  • 输入, initialGuess (在scipy.optimize中 fsolve 函数中使用的起始估计值) . 输入 initialGuess 对坐标x,y和z有3个起始估计值 . 因此,我希望我的初始输入估计总是有三个输入 .

  • 输出, out (非线性联立方程) . 在这个例子中,我有4个非线性方程 .

  • scipy.optimize.fsolve 引发上面突出显示的错误,因为输入和输出的形状不同 . 在我的特定情况下,我希望我的输入总是有三个值(猜测x,y和z的初始起点) . 在这种情况下,输出具有4个非线性方程,使用初始输入估计求解 .

  • 旁注:使用相同的输入和输出形状,例如 . 3 [x,y,z]的输入形状和3个非线性方程的输出, fsolve 将相应地进行计算 . 我只是想知道你怎么能延伸 fsolve 使用let说的等于或超过4个非线性联立方程只有3个输入初始估计?

  • 以下代码:

from scipy.optimize import fsolve

def fsolve_function(arguments):
    x = arguments[0]
    y = arguments[1]
    z = arguments[2]

    out = [(35.85 - x)**2 + (93.23 - y)**2 + (-39.50 - z)**2 - 15**2]
    out.append((42.1 - x)**2 + (81.68 - y)**2 + (-14.64 - z)**2 - 27**2)
    out.append((-70.90 - x)**2 + (-55.94 - y)**2 + (-68.62 - z)**2 - 170**2)
    out.append((-118.69 - x)**2 + (-159.80 - y)**2 + (-39.29 - z)**2 - 277**2)

    return out

initialGuess = [35, 93, -39]
result = fsolve(fsolve_function, initialGuess)
print result

1 Answer

  • 4

    fsolve 是MINPACK的hybrd的包装器,它要求函数的参数和输出具有相同数量的元素 . 您可以尝试使用没有此限制的更一般的scipy.optimize.root中的其他算法(例如 lm ):

    from scipy.optimize import fsolve, root
    
    def fsolve_function(arguments):
        x = arguments[0]
        y = arguments[1]
        z = arguments[2]
    
        out = [(35.85 - x)**2 + (93.23 - y)**2 + (-39.50 - z)**2 - 15**2]
        out.append((42.1 - x)**2 + (81.68 - y)**2 + (-14.64 - z)**2 - 27**2)
        out.append((-70.90 - x)**2 + (-55.94 - y)**2 + (-68.62 - z)**2 - 170**2)
        out.append((-118.69 - x)**2 + (-159.80 - y)**2 + (-39.29 - z)**2 - 277**2)
    
        return out
    
    initialGuess = [35, 93, -39]
    result = root(fsolve_function, initialGuess, method='lm')
    print(result.x)
    

    顺便说一句,它找不到实际的零点---应该有一个吗?

    如果您使用"bogus"第四个变量为其提供初始猜测,您也可以强制 fsolve 使用您的函数:

    initialGuess = [35, 93, -39, 0]
    

    但我不确定这种情况下的结果有多可靠 .

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