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

from scipy.optimize import fmin

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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))

復制代碼

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

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)化問題。optimize中函數(shù)最典型的特點就是能夠從函數(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 -- 簡單Nelder-Mead算法fmin_powell -- 改進型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 --強力法4.標量函數(shù)fminboundbrentgoldenbracket5.擬合curve_fit-- 使用非線性最小二乘法擬合6.標量函數(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.實用函數(shù)line_search ---找到滿足強Wolfe的alpha值check_grad ---通過和前向有限差分逼近比較檢查梯度函數(shù)的正確性二、實戰(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)不過我們最常使用的就是前兩個參數(shù)。一個描述優(yōu)化問題的函數(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，請自己研究。下面研究一個最簡單的問題，來感受這個函數(shù)的使用方法：f(x)=x**2-4*x+8，我們知道，這個函數(shù)的最小值是4，在x=2的時候取到。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] #猜一個初值xopt = fmin(myfunc, x0) #求解print xopt #打印結果運行之后，給出的結果是：Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 16Function evaluations: 32[ 2.00001953]程序準確的計算得出了最小值，不過最小值點并不是嚴格的2，這應該是由二進制機器編碼誤差造成的。除了fmin_ncg必須提供梯度信息外，其他幾個函數(shù)的調(diào)用大同小異，完全類似。我們不妨做一個對比：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)學上的問題，請自己看書學習。個人感覺，如果不是純研究數(shù)學的工作，沒必要搞清楚那些推導以及定理云云。不過，必須了解每一種算法的優(yōu)劣以及能力所及。在使用的時候，不妨多種算法都使用一下，看看效果分別如何，同時，還可以互相印證算法失效的問題。在from scipy.optimize import fmin之后，就可以使用help(fmin)來查看fmin的幫助信息了。幫助信息中沒有例子，但是給出了每一個參數(shù)的含義說明，這是調(diào)用函數(shù)時候的最有價值參考。有源碼研究癖好的，或者當你需要改進這些已經(jīng)實現(xiàn)的算法的時候，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，順著這個鏈接往上一級、再往上一級，你會找到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個神仙級的內(nèi)置函數(shù)：

(1)Lambda函數(shù)

用于創(chuàng)建匿名函數(shù)，即沒有名稱的函數(shù)。它只是一個表達式，函數(shù)體比def簡單很多。當我們需要創(chuàng)建一個函數(shù)來執(zhí)行單個操作并且可以在一行中編寫時，就可以用到匿名函數(shù)了。

Lamdba的主體是一個表達式，而不是一個代碼塊。僅僅能在lambda表達式中封裝有限的邏輯進去。

利用Lamdba函數(shù)，往往可以將代碼簡化許多。

(2)Map函數(shù)

會將一個函數(shù)映射到一個輸入列表的所有元素上，比如我們先創(chuàng)建了一個函數(shù)來返回一個大寫的輸入單詞，然后將此函數(shù)應有到列表colors中的所有元素。

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

(3)Reduce函數(shù)

當需要對一個列表進行一些計算并返回結果時，reduce()是個非常有用的函數(shù)。舉個例子，當需要計算一個整數(shù)列表所有元素的乘積時，即可使用reduce函數(shù)實現(xiàn)。

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

(4)enumerate函數(shù)

用于將一個可遍歷的數(shù)據(jù)對象(如列表、元組或字符串)組合為一個索引序列，同時列出數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)下標，一般用在for循環(huán)當中。

它的兩個參數(shù)，一個是序列、迭代器或其他支持迭代對象;另一個是下標起始位置，默認情況從0開始，也可以自定義計數(shù)器的起始編號。

(5)Zip函數(shù)

用于將可迭代的對象作為參數(shù)，將對象中對應的元素打包成一個個元組，然后返回由這些元組組成的列表

當我們使用zip()函數(shù)時，如果各個迭代器的元素個數(shù)不一致，則返回列表長度與最短的對象相同。

編寫函數(shù)fn.功能是將一組得分 去一個最高分一個最低分后求平均值 并函數(shù)返回 請高手速回表達式結果？

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 輸出結果：0x2

1.4 解析說明：返回16進制的數(shù)。

2.1 例如：print(chr(10))案例

2.2 輸出函數(shù)：print(chr(10))

2.3 輸出結果：0o12

2.4 解析說明：返回當前整數(shù)對應的ASCll碼

3.1 例如：print(ord("b"))案例

3.2 輸出函數(shù)：print(ord("b"))

3.3 輸出結果：98

3.4 解析說明：返回當前ASCll碼的10進制數(shù)

4.1 例如：print(chr(97))

4.2 輸出函數(shù)：print(chr(97))

4.3 輸出結果：b

4.4 解析說明：返回當前ASCll碼的10進制數(shù)。

案例一：給你一個字符串,s = 'hello kitty'

1.1 輸出函數(shù)：print(s.capitalize())

1.2 輸出結果：0x2

1.3 解析說明：返回16進制的數(shù)。

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

2.2 輸出結果：hello kuang

2.3 解析說明：替換功能，將kitty換成kuang。

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

2.5 輸出結果：12KK12KK

2.6 解析說明：所有的4都替換成KK

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

2.8 輸出結果：12KK12KK124

2.9 解析說明：將前兩個的4替換成go

案例一：給你一個字符串，ip = '192.168.1.1'

3.1 輸出函數(shù)：print(ip.split(','))

3.2 輸出結果：['192.168.1.1']

3.3 解析說明：將字符串分割成列表

案例一：給你一個字符串，ip = '192.168.1.1'

3.3 輸出函數(shù)：print(ip.split(',',2))

3.4 輸出結果：['192.168.1.1']

3.5 解析說明：從第二個開始分割成列表

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

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