Python 以数组为参数的 lambda 函数
Python lambda function with arrays as parameters
我正在尝试定义一个包含 n 个变量的函数以适应数据集。函数看起来像这样。
Kelly Function
然后我想使用 scipy.optimize.leastsq
找到适合我的数据集的最佳 ai 和 bj
到目前为止,这是我的代码。
from scipy.optimize import leastsq
import numpy as np
def kellyFunc(a, b, x): #Function to fit.
top = 0
bot = 0
a = [a]
b = [b]
for i in range(len(a)):
top = top + a[i]*x**(2*i)
bot = bot + b[i]*x**(2*i)
return(top/bot)
def fitKelly(x, y, n):
line = lambda params, x : kellyFunc(params[0,:], params[1,:], x) #Lambda Function to minimize
error = lambda params, x, y : line(params, x) - y #Kelly - dataset
paramsInit = [[1 for x in range(n)] for y in range(2)] #define all ai and bi = 1 for initial guess
paramsFin, success = leastsq(error, paramsInit, args = (x,y)) #run leastsq optimization
#line of best fit
xx = np.linspace(x.min(), x.max(), 100)
yy = line(paramsFin, xx)
return(paramsFin, xx, yy)
目前它给我错误:
"IndexError: too many indices" 因为我用 params[0,:] 和 params[1,:] 定义初始 lambda 函数的方式。
你的方法有一些问题让我写了一个完整的答案。
至于你的具体问题:leastsq 并不真正期望多维数组作为参数输入。文档没有明确说明这一点,但参数输入在传递给 objective 函数时会被展平。您可以使用完整函数而不是 lambda 来验证这一点:
from scipy.optimize import leastsq
import numpy as np
def kellyFunc(a, b, x): #Function to fit.
top = 0
bot = 0
for i in range(len(a)):
top = top + a[i]*x**(2*i)
bot = bot + b[i]*x**(2*i)
return(top/bot)
def line(params,x):
print(repr(params)) # params is 1d!
params = params.reshape(2,-1) # need to reshape back
return kellyFunc(params[0,:], params[1,:], x)
def error(params,x,y):
print(repr(params)) # params is 1d!
return line(params, x) - y # pass it on, reshape in line()
def fitKelly(x, y, n):
#paramsInit = [[1 for x in range(n)] for y in range(2)] #define all ai and bi = 1 for initial guess
paramsInit = np.ones((n,2)) #better
paramsFin, success = leastsq(error, paramsInit, args = (x,y)) #run leastsq optimization
#line of best fit
xx = np.linspace(x.min(), x.max(), 100)
yy = line(paramsFin, xx)
return(paramsFin, xx, yy)
现在,如您所见,params
数组的形状是 (2*n,)
而不是 (2,n)
。通过自己进行重塑,您的代码(几乎)可以正常工作。当然 print
调用只是为了向您展示这一事实; 运行 的代码不需要它们(并且会在每次迭代中产生一堆不必要的输出)。
查看我的其他更改,与其他错误相关:您的 kellyFunc
中有 a=[a]
和 b=[b]
,没有充分的理由。这将输入数组变成了包含数组的列表,这使得下一个循环执行的操作与您的预期非常不同。
最后,最偷偷摸摸的错误:你在fitKelly
中输入了名为x
、y
的变量,然后你使用x
和y
是循环列表理解中的变量。请注意,这仅在 python 3 中按您预期的方式工作;在 python 2 中,列表理解的内部变量实际上泄漏到外部范围之外,覆盖了名为 x
和 y
.
的输入变量
我正在尝试定义一个包含 n 个变量的函数以适应数据集。函数看起来像这样。
Kelly Function
然后我想使用 scipy.optimize.leastsq
找到适合我的数据集的最佳 ai 和 bj到目前为止,这是我的代码。
from scipy.optimize import leastsq
import numpy as np
def kellyFunc(a, b, x): #Function to fit.
top = 0
bot = 0
a = [a]
b = [b]
for i in range(len(a)):
top = top + a[i]*x**(2*i)
bot = bot + b[i]*x**(2*i)
return(top/bot)
def fitKelly(x, y, n):
line = lambda params, x : kellyFunc(params[0,:], params[1,:], x) #Lambda Function to minimize
error = lambda params, x, y : line(params, x) - y #Kelly - dataset
paramsInit = [[1 for x in range(n)] for y in range(2)] #define all ai and bi = 1 for initial guess
paramsFin, success = leastsq(error, paramsInit, args = (x,y)) #run leastsq optimization
#line of best fit
xx = np.linspace(x.min(), x.max(), 100)
yy = line(paramsFin, xx)
return(paramsFin, xx, yy)
目前它给我错误:
"IndexError: too many indices" 因为我用 params[0,:] 和 params[1,:] 定义初始 lambda 函数的方式。
你的方法有一些问题让我写了一个完整的答案。
至于你的具体问题:leastsq 并不真正期望多维数组作为参数输入。文档没有明确说明这一点,但参数输入在传递给 objective 函数时会被展平。您可以使用完整函数而不是 lambda 来验证这一点:
from scipy.optimize import leastsq
import numpy as np
def kellyFunc(a, b, x): #Function to fit.
top = 0
bot = 0
for i in range(len(a)):
top = top + a[i]*x**(2*i)
bot = bot + b[i]*x**(2*i)
return(top/bot)
def line(params,x):
print(repr(params)) # params is 1d!
params = params.reshape(2,-1) # need to reshape back
return kellyFunc(params[0,:], params[1,:], x)
def error(params,x,y):
print(repr(params)) # params is 1d!
return line(params, x) - y # pass it on, reshape in line()
def fitKelly(x, y, n):
#paramsInit = [[1 for x in range(n)] for y in range(2)] #define all ai and bi = 1 for initial guess
paramsInit = np.ones((n,2)) #better
paramsFin, success = leastsq(error, paramsInit, args = (x,y)) #run leastsq optimization
#line of best fit
xx = np.linspace(x.min(), x.max(), 100)
yy = line(paramsFin, xx)
return(paramsFin, xx, yy)
现在,如您所见,params
数组的形状是 (2*n,)
而不是 (2,n)
。通过自己进行重塑,您的代码(几乎)可以正常工作。当然 print
调用只是为了向您展示这一事实; 运行 的代码不需要它们(并且会在每次迭代中产生一堆不必要的输出)。
查看我的其他更改,与其他错误相关:您的 kellyFunc
中有 a=[a]
和 b=[b]
,没有充分的理由。这将输入数组变成了包含数组的列表,这使得下一个循环执行的操作与您的预期非常不同。
最后,最偷偷摸摸的错误:你在fitKelly
中输入了名为x
、y
的变量,然后你使用x
和y
是循环列表理解中的变量。请注意,这仅在 python 3 中按您预期的方式工作;在 python 2 中,列表理解的内部变量实际上泄漏到外部范围之外,覆盖了名为 x
和 y
.