python 为 scipy 中的约束创建动态字典
python create dynamically dictionary for constraints in scipy
我正在使用 scipy.optimize.minimize(...) 例程,我需要指定采用以下形式的约束参数:
N = 50
cons = ({'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[0]<x[1]},
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[1]<x[2]},
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[2]<x[3]},
...)
其中包含 {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[i] 形式的 $N$ 个元组
我想本着
的精神使用循环(或其他方式)创建这样的字典
cons = dict([{'type':'ineq','fun':lambda x[i]<x[i+1]} for i in range(0,N)])
我试过了:
cons = zip(['fun' for i in range(0,N)], [lambda x: x[i]<x[i+1] for i in range(0,N)])
但它不起作用,我不知道如何管理多个键和值。
这个问题很难,因为 python 他们的后期绑定闭包是如何做的...参见 。
本质上你需要这样做:
N = 50
cons = tuple({'type':'ineq','fun':(lambda x, i=i: x[i] < x[i + 1])} for i in range(N))
print(cons[0]['fun']((1, 2, 3)))
我正在使用 scipy.optimize.minimize(...) 例程,我需要指定采用以下形式的约束参数:
N = 50
cons = ({'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[0]<x[1]},
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[1]<x[2]},
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[2]<x[3]},
...)
其中包含 {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[i] 形式的 $N$ 个元组
我想本着
的精神使用循环(或其他方式)创建这样的字典cons = dict([{'type':'ineq','fun':lambda x[i]<x[i+1]} for i in range(0,N)])
我试过了:
cons = zip(['fun' for i in range(0,N)], [lambda x: x[i]<x[i+1] for i in range(0,N)])
但它不起作用,我不知道如何管理多个键和值。
这个问题很难,因为 python 他们的后期绑定闭包是如何做的...参见
N = 50
cons = tuple({'type':'ineq','fun':(lambda x, i=i: x[i] < x[i + 1])} for i in range(N))
print(cons[0]['fun']((1, 2, 3)))