问题是,我正在尝试为我的目的设计拟合程序,并希望使用 scipy 的差分进化算法作为初始值的一般估计量,然后将其用于 LM 算法以实现更好的拟合。我想用 DE 最小化的函数是分析定义的非线性函数和一些实验值之间的最小二乘法。我坚持的一点是功能设计。正如 scipy 引用中所述:“函数必须采用 f(x, *args) 的形式,其中 x 是一维数组形式的参数,args 是完全指定函数所需的任何附加固定参数的元组"
有一个丑陋的代码示例,我只是为了说明目的而编写的:
def func(x, *args):
"""args[0] = x
args[1] = y"""
result = 0
for i in range(len(args[0][0])):
result += (x[0]*(args[0][0][i]**2) + x[1]*(args[0][0][i]) + x[2] - args[0][1][i])**2
return result**0.5
if __name__ == '__main__':
bounds = [(1.5, 0.5), (-0.3, 0.3), (0.1, -0.1)]
x = [0,1,2,3,4]
y = [i**2 for i in x]
args = (x, y)
result = differential_evolution(func, bounds, args=args)
print(func(bounds, args))
我想将原始数据作为元组提供给函数,但它似乎不是它应该的样子,因为解释器对函数不满意。这个问题应该很容易解决,但我真的很沮丧,所以非常感谢您的建议。
最佳答案
这是一个简单明了的解决方案,展示了这个想法,代码也不是很 pythonic,但为了简单起见,我认为它已经足够好了。好吧,作为例子,我们想要将一种方程式 y = ax^2 + bx + c 拟合到从方程式 y = x^2 获得的数据。很明显参数 a = 1 和 b,c 应该等于 0。由于差分进化算法找到一个函数的最小值,我们想要找到一般方程的解析解的均方根偏差的最小值(同样,为了简单起见)( y = ax^2 + bx + c) 具有给定参数(提供一些初始猜测)与“实验”数据。所以,对于代码:
from scipy.optimize import differential_evolution
def func(parameters, *data):
#we have 3 parameters which will be passed as parameters and
#"experimental" x,y which will be passed as data
a,b,c = parameters
x,y = data
result = 0
for i in range(len(x)):
result += (a*x[i]**2 + b*x[i]+ c - y[i])**2
return result**0.5
if __name__ == '__main__':
#initial guess for variation of parameters
# a b c
bounds = [(1.5, 0.5), (-0.3, 0.3), (0.1, -0.1)]
#producing "experimental" data
x = [i for i in range(6)]
y = [x**2 for x in x]
#packing "experimental" data into args
args = (x,y)
result = differential_evolution(func, bounds, args=args)
print(result.x)
关于python - Scipy,差异进化,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32302654/
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这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意,但是谷歌搜索||=并不是很有帮助;)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句?例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外,类似这样的东西的通用术语是什么?条件分配是我的第一个猜测,但Wikipediapage跟我想的不太一样。
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