Python:numpy和scipy最小化：使用序列最小化设置数组元素

我试图最小化函数，但得到一个

ValueError:设置带有序列的数组元素。

在以下代码中：

import numpy as np
from scipy import optimize as opt

def f(x):
    return np.sin(x / 5.) * np.exp(x / 10.) + 5 * np.exp( -x / 2.)

aprox_0 = np.array([range(1, 10), range(11, 20), range(21, 30)])
min_0 = opt.minimize(f, aprox_0[0])

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有人能帮忙吗？

在缩小过程中，检查函数

f（）

中x的尺寸及其返回值，当您发现问题时，函数可能会有所帮助。

您能解释一下，如果您输入数组作为初始猜测，会发生什么情况吗？如果用单个值替换近似值0[0]，则该代码有效。也许你只是误解了aprox_0的形状？这是一个2D数组。这个问题有一个更好的答案：谢谢大家，我发现了问题：我考虑过通过数组寻找局部最小值，并将它们作为参数而不是边界