Python scipy最小化'；numpy.ndarray和#x27；对象不可调用

我运行的一段代码有问题。它的目的是通过scipy.opimize的带约束的最小化函数找到最小化函数的向量

然而，我一直被抛出以下错误

line 495, in minimize
constraints, callback=callback, **options) line 378, in _minimize_slsqp
fx = func(x), line 292, in function_wrapper
return function(*(wrapper_args + args), TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable

对于我做错了什么，我有点困惑。以下代码包含要最小化的函数和约束函数

def constraint1(w):
goal = 1
for i in range(w.shape[0]):
    goal - w[i]
return goal 
def lasso_var(w, *args):
var = w.T.dot(args[0]).dot(w)+args[1]*sum(abs(w))
return var

con1 = {'type': 'eq', 'fun': constraint1}

from scipy.optimize import minimize

sol = minimize(lasso_var(w, *(train_sig, 5)),\
            x0=w_equal,\
           constraints=con1) 

其中w是向量，而train_sig是矩阵

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非常感谢你能给予的一切帮助

您应该将函数本身传递给

最小化

，而不是计算值

您的代码不是一个。所以我不知道你的确切意图。但只要这样使用：

sol = minimize(lambda w: lasso_var(w, *(train_sig, 5)),
        x0=w_equal,
       constraints=con1) 

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杰出的。这正是我所希望的。非常感谢你。我想我应该为自己如此虔诚地追随网络榜样而感到羞耻。