python中scipy包中的optimize里面的函數(shù)具體怎么用

from scipy.optimize import fmin

公司主營(yíng)業(yè)務(wù)：成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站建設(shè)、移動(dòng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。創(chuàng)新互聯(lián)建站是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊(duì)。公司秉承以“開(kāi)放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對(duì)我們的高要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來(lái)的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來(lái)驚喜。創(chuàng)新互聯(lián)建站推出瀾滄免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。

def myfunc(x):

return x**2-4*x+8

print fmin(myfunc, 0)

def myfunc(p):

x, y = p

return x**2+y**2+8

print fmin(myfunc, (1, 1))

復(fù)制代碼

fmin的第一個(gè)參數(shù)是一個(gè)函數(shù)，這個(gè)函數(shù)的參數(shù)是一個(gè)數(shù)組，數(shù)組中每個(gè)元素是一個(gè)變量，因此對(duì)于多元函數(shù)，需要在myfunc內(nèi)部將數(shù)組的內(nèi)容展開(kāi)。

Python怎么做最優(yōu)化

一、概觀scipy中的optimize子包中提供了常用的最優(yōu)化算法函數(shù)實(shí)現(xiàn)。我們可以直接調(diào)用這些函數(shù)完成我們的優(yōu)化問(wèn)題。optimize中函數(shù)最典型的特點(diǎn)就是能夠從函數(shù)名稱上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函數(shù)的概覽：1.非線性最優(yōu)化fmin -- 簡(jiǎn)單Nelder-Mead算法fmin_powell -- 改進(jìn)型Powell法fmin_bfgs -- 擬Newton法fmin_cg -- 非線性共軛梯度法fmin_ncg -- 線性搜索Newton共軛梯度法leastsq -- 最小二乘2.有約束的多元函數(shù)問(wèn)題fmin_l_bfgs_b ---使用L-BFGS-B算法fmin_tnc ---梯度信息fmin_cobyla ---線性逼近fmin_slsqp ---序列最小二乘法nnls ---解|| Ax - b ||_2 for x=03.全局優(yōu)化anneal ---模擬退火算法brute --強(qiáng)力法4.標(biāo)量函數(shù)fminboundbrentgoldenbracket5.擬合curve_fit-- 使用非線性最小二乘法擬合6.標(biāo)量函數(shù)求根brentq ---classic Brent (1973)brenth ---A variation on the classic Brent（1980）ridder ---Ridder是提出這個(gè)算法的人名bisect ---二分法newton ---牛頓法fixed_point7.多維函數(shù)求根fsolve ---通用broyden1 ---Broyden’s first Jacobian approximation.broyden2 ---Broyden’s second Jacobian approximationnewton_krylov ---Krylov approximation for inverse Jacobiananderson ---extended Anderson mixingexcitingmixing ---tuned diagonal Jacobian approximationlinearmixing ---scalar Jacobian approximationdiagbroyden ---diagonal Broyden Jacobian approximation8.實(shí)用函數(shù)line_search ---找到滿足強(qiáng)Wolfe的alpha值check_grad ---通過(guò)和前向有限差分逼近比較檢查梯度函數(shù)的正確性二、實(shí)戰(zhàn)非線性最優(yōu)化fmin完整的調(diào)用形式是：fmin(func, x0, args=(), xtol=0.0001, ftol=0.0001, maxiter=None, maxfun=None, full_output=0, disp=1, retall=0, callback=None)不過(guò)我們最常使用的就是前兩個(gè)參數(shù)。一個(gè)描述優(yōu)化問(wèn)題的函數(shù)以及初值。后面的那些參數(shù)我們也很容易理解。如果您能用到，請(qǐng)自己研究。下面研究一個(gè)最簡(jiǎn)單的問(wèn)題，來(lái)感受這個(gè)函數(shù)的使用方法：f(x)=x**2-4*x+8，我們知道，這個(gè)函數(shù)的最小值是4，在x=2的時(shí)候取到。from scipy.optimize import fmin #引入優(yōu)化包def myfunc(x):return x**2-4*x+8 #定義函數(shù)x0 = [1.3] #猜一個(gè)初值xopt = fmin(myfunc, x0) #求解print xopt #打印結(jié)果運(yùn)行之后，給出的結(jié)果是：Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 16Function evaluations: 32[ 2.00001953]程序準(zhǔn)確的計(jì)算得出了最小值，不過(guò)最小值點(diǎn)并不是嚴(yán)格的2，這應(yīng)該是由二進(jìn)制機(jī)器編碼誤差造成的。除了fmin_ncg必須提供梯度信息外，其他幾個(gè)函數(shù)的調(diào)用大同小異，完全類似。我們不妨做一個(gè)對(duì)比：from scipy.optimize import fmin,fmin_powell,fmin_bfgs,fmin_cgdef myfunc(x):return x**2-4*x+8x0 = [1.3]xopt1 = fmin(myfunc, x0)print xopt1printxopt2 = fmin_powell(myfunc, x0)print xopt2printxopt3 = fmin_bfgs(myfunc, x0)print xopt3printxopt4 = fmin_cg(myfunc,x0)print xopt4給出的結(jié)果是：Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 16Function evaluations: 32[ 2.00001953]Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 2Function evaluations: 531.99999999997Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 2Function evaluations: 12Gradient evaluations: 4[ 2.00000001]Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 2Function evaluations: 15Gradient evaluations: 5[ 2.]我們可以根據(jù)給出的消息直觀的判斷算法的執(zhí)行情況。每一種算法數(shù)學(xué)上的問(wèn)題，請(qǐng)自己看書學(xué)習(xí)。個(gè)人感覺(jué)，如果不是純研究數(shù)學(xué)的工作，沒(méi)必要搞清楚那些推導(dǎo)以及定理云云。不過(guò)，必須了解每一種算法的優(yōu)劣以及能力所及。在使用的時(shí)候，不妨多種算法都使用一下，看看效果分別如何，同時(shí)，還可以互相印證算法失效的問(wèn)題。在from scipy.optimize import fmin之后，就可以使用help(fmin)來(lái)查看fmin的幫助信息了。幫助信息中沒(méi)有例子，但是給出了每一個(gè)參數(shù)的含義說(shuō)明，這是調(diào)用函數(shù)時(shí)候的最有價(jià)值參考。有源碼研究癖好的，或者當(dāng)你需要改進(jìn)這些已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的算法的時(shí)候，可能需要查看optimize中的每種算法的源代碼。在這里：https:/ / github. com/scipy/scipy/blob/master/scipy/optimize/optimize.py聰明的你肯定發(fā)現(xiàn)了，順著這個(gè)鏈接往上一級(jí)、再往上一級(jí)，你會(huì)找到scipy的幾乎所有源碼！

python有多少內(nèi)置函數(shù)

Python內(nèi)置函數(shù)有很多，為大家推薦5個(gè)神仙級(jí)的內(nèi)置函數(shù)：

(1)Lambda函數(shù)

用于創(chuàng)建匿名函數(shù)，即沒(méi)有名稱的函數(shù)。它只是一個(gè)表達(dá)式，函數(shù)體比def簡(jiǎn)單很多。當(dāng)我們需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)函數(shù)來(lái)執(zhí)行單個(gè)操作并且可以在一行中編寫時(shí)，就可以用到匿名函數(shù)了。

Lamdba的主體是一個(gè)表達(dá)式，而不是一個(gè)代碼塊。僅僅能在lambda表達(dá)式中封裝有限的邏輯進(jìn)去。

利用Lamdba函數(shù)，往往可以將代碼簡(jiǎn)化許多。

(2)Map函數(shù)

會(huì)將一個(gè)函數(shù)映射到一個(gè)輸入列表的所有元素上，比如我們先創(chuàng)建了一個(gè)函數(shù)來(lái)返回一個(gè)大寫的輸入單詞，然后將此函數(shù)應(yīng)有到列表colors中的所有元素。

我們還可以使用匿名函數(shù)lamdba來(lái)配合map函數(shù)，這樣可以更加精簡(jiǎn)。

(3)Reduce函數(shù)

當(dāng)需要對(duì)一個(gè)列表進(jìn)行一些計(jì)算并返回結(jié)果時(shí)，reduce()是個(gè)非常有用的函數(shù)。舉個(gè)例子，當(dāng)需要計(jì)算一個(gè)整數(shù)列表所有元素的乘積時(shí)，即可使用reduce函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

它與函數(shù)的最大的區(qū)別就是，reduce()里的映射函數(shù)(function)接收兩個(gè)參數(shù)，而map接收一個(gè)參數(shù)。

(4)enumerate函數(shù)

用于將一個(gè)可遍歷的數(shù)據(jù)對(duì)象(如列表、元組或字符串)組合為一個(gè)索引序列，同時(shí)列出數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)下標(biāo)，一般用在for循環(huán)當(dāng)中。

它的兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)是序列、迭代器或其他支持迭代對(duì)象;另一個(gè)是下標(biāo)起始位置，默認(rèn)情況從0開(kāi)始，也可以自定義計(jì)數(shù)器的起始編號(hào)。

(5)Zip函數(shù)

用于將可迭代的對(duì)象作為參數(shù)，將對(duì)象中對(duì)應(yīng)的元素打包成一個(gè)個(gè)元組，然后返回由這些元組組成的列表

當(dāng)我們使用zip()函數(shù)時(shí)，如果各個(gè)迭代器的元素個(gè)數(shù)不一致，則返回列表長(zhǎng)度與最短的對(duì)象相同。

編寫函數(shù)fn.功能是將一組得分 去一個(gè)最高分一個(gè)最低分后求平均值 并函數(shù)返回 請(qǐng)高手速回表達(dá)式結(jié)果？

python版：

def fn(scores):

fmax = max(scores)

fmin = min(scores)

total = sum(scores)

avg = total / (len(scores)-2)

return avg

Python常用函數(shù)三有哪些？這7個(gè)函數(shù)使用頻率最高，總算搞明白了

1.1 例如：print(hex(2))案例

1.2 輸出函數(shù)：print(hex(2))

1.3 輸出結(jié)果：0x2

1.4 解析說(shuō)明：返回16進(jìn)制的數(shù)。

2.1 例如：print(chr(10))案例

2.2 輸出函數(shù)：print(chr(10))

2.3 輸出結(jié)果：0o12

2.4 解析說(shuō)明：返回當(dāng)前整數(shù)對(duì)應(yīng)的ASCll碼

3.1 例如：print(ord("b"))案例

3.2 輸出函數(shù)：print(ord("b"))

3.3 輸出結(jié)果：98

3.4 解析說(shuō)明：返回當(dāng)前ASCll碼的10進(jìn)制數(shù)

4.1 例如：print(chr(97))

4.2 輸出函數(shù)：print(chr(97))

4.3 輸出結(jié)果：b

4.4 解析說(shuō)明：返回當(dāng)前ASCll碼的10進(jìn)制數(shù)。

案例一：給你一個(gè)字符串,s = 'hello kitty'

1.1 輸出函數(shù)：print(s.capitalize())

1.2 輸出結(jié)果：0x2

1.3 解析說(shuō)明：返回16進(jìn)制的數(shù)。

2.1輸出函數(shù)：print(s.replace('kitty','kuang'))

2.2 輸出結(jié)果：hello kuang

2.3 解析說(shuō)明：替換功能，將kitty換成kuang。

2.4 輸出函數(shù)：print(s.replace('4','KK'))

2.5 輸出結(jié)果：12KK12KK

2.6 解析說(shuō)明：所有的4都替換成KK

2.7 輸出函數(shù)：print(s.replace('4','KK'))

2.8 輸出結(jié)果：12KK12KK124

2.9 解析說(shuō)明：將前兩個(gè)的4替換成go

案例一：給你一個(gè)字符串，ip = '192.168.1.1'

3.1 輸出函數(shù)：print(ip.split(','))

3.2 輸出結(jié)果：['192.168.1.1']

3.3 解析說(shuō)明：將字符串分割成列表

案例一：給你一個(gè)字符串，ip = '192.168.1.1'

3.3 輸出函數(shù)：print(ip.split(',',2))

3.4 輸出結(jié)果：['192.168.1.1']

3.5 解析說(shuō)明：從第二個(gè)開(kāi)始分割成列表

網(wǎng)站欄目：python函數(shù)fmin Python函數(shù)chr97的值
分享網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article12/hpgegc.html

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