SciPy的optimize.minimize中的多个变量
问题内容：
根据SciPy文档，可以最小化具有多个变量的函数，但是它并未说明如何在此类函数上进行优化。
from scipy.optimize import minimize
from math import *
def f(c):
return sqrt((sin(pi/2) + sin(0) + sin(c) - 2)**2 + (cos(pi/2) + cos(0) + cos(c) - 1)**2)
print minimize(f, 3.14/2 + 3.14/7)
上面的代码确实尝试使函数最小化f，但是对于我的任务，我需要针对三个变量进行最小化。
只需引入第二个参数并相应地调整到最小即可产生错误（TypeError: f() takes exactly 2 arguments (1 given)）。
如何minimize多变量最小化时的工作。
问题答案：
将多个变量打包到单个数组中：
import scipy.optimize as optimize
def f(params):
# print(params) # <-- you'll see that params is a NumPy array
a, b, c = params # <-- for readability you may wish to assign names to the component variables
return a**2 + b**2 + c**2
initial_guess = [1, 1, 1]
result = optimize.minimize(f, initial_guess)
if result.success:
fitted_params = result.x
print(fitted_params)
else:
raise ValueError(result.message)
产量
[ -1.66705302e-08 -1.66705302e-08 -1.66705302e-08]
