python – SciPy LeastSq Dfun用法

内容导读

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内容图文

我正在努力让我的Jacobian使用SciPy的Optimize库的minimalsq函数.

我有以下代码：

#!/usr/bin/python
import scipy
import numpy
from scipy.optimize import leastsq

#Define real coefficients
p_real=[3,5,1]

#Define functions
def func(p, x):         #Function
    return p[0]*numpy.exp(-p[1]*x)+p[2]

def dfunc(p, x, y):     #Derivative
    return [numpy.exp(-p[1]*x),-x*p[0]*numpy.exp(-p[1]*x), numpy.ones(len(x))]

def residuals(p, x, y):
    return y-func(p, x)

#Generate messy data
x_vals=numpy.linspace(0,10,30)
y_vals=func(p_real,x_vals)
y_messy=y_vals+numpy.random.normal(size=len(y_vals))

#Fit
plsq,cov,infodict,mesg,ier=leastsq(residuals, [10,10,10], args=(x_vals, y_vals), Dfun=dfunc, col_deriv=1, full_output=True)

print plsq

现在,当我运行这个时,我得到了plsq = [10,10,10]作为我的回报.当我拿出Dfun = dfunc,col_deriv = 1时,我得到了接近p_real的东西.

谁能告诉我是什么给出的？或者指出比SciPy提供的更好的文档来源？

顺便说一句,我正在使用雅可比,因为我有(可能是误导的)信念,它会导致更快的收敛.

解决方法:

将残差变为负数：

def residuals(p, x, y):
    return func(p, x)-y

你明白了

[ 3.  5.  1.]

希望这可以帮助 ：)

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – SciPy LeastSq Dfun用法全部内容，希望文章能够帮你解决python – SciPy LeastSq Dfun用法所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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