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 回答
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
):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:但我不确定这种情况下的结果有多可靠 .