Python Scipy fmin“slsqp错误”；转换第八个参数“g'；“从slsqp.slsqp到C/Fortran数组”；

我见过这个问题或其他问题的变体，例如

但是他们并没有真正使用一个简单的可破解的示例代码。也没有任何真正的答案（可能是因为缺少问题的简单演示）

问题是，当尝试使用scipy.optimize fmin_slsqp方法拟合函数时，您会得到这个非常不透明的错误

“未能将_slsqp.slsqp的第8个参数'g'转换为C/Fortran数组”

在下面的代码中，我使用leastsq方法将线性函数拟合到随机相关数据。从.docs中，我看不出同样的语法不应该使用fmin_slsqp做同样的事情，但事实并非如此

有人知道为什么吗

import numpy as nm
from scipy.optimize import leastsq, fmin_slsqp
import matplotlib.pyplot as plt

# residuals of linear function
def res(params,x,y_real):
  y_fit = params[0] +x*params[1]
  res = y_fit-y_real
  return res


#generate correlated data
xx = nm.array([-0.51, 51.2])
yy = nm.array([0.33, 51.6])
means = [xx.mean(), yy.mean()]  
stds = [xx.std() / 3, yy.std() / 3]
corr = 0.8         # correlation
covs = [[stds[0]**2          , stds[0]*stds[1]*corr], 
        [stds[0]*stds[1]*corr,           stds[1]**2]] 

m = nm.random.multivariate_normal(means, covs, 100)
x = m[:,0]
y = m[:,1]

# Initial values of parameters
initvals = [0,0]

fit1,j = leastsq(res, initvals, args=(x,y))


#Plot fit 1

y_fit = fit1[0] + fit1[1]*x

plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,y_fit)
plt.show()

fit2 = fmin_slsqp(res, initvals, args=(x,y))

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当目标函数返回的不是标量时，我会得到相同的错误。导致此错误的最小示例是

from scipy.optimize import fmin_slsqp
def fn(x):
    return [0.,1.]
x = [0, 1., 2.]
minsoln = fmin_slsqp(fn, x)

虽然以下内容不会引发错误

from scipy.optimize import fmin_slsqp 
def fn(x):
    return 0.
x = [0, 1., 2.]
minsoln = fmin_slsqp(fn, x)

我认为这要么是一个bug，要么应该有更清晰的错误信息。我提出了一个建议

更新：

现在已通过解决此问题，以给出明确的错误消息

"Objective function must return a scalar" 

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更新文档后，请参阅讨论线程。

您好，我遇到了与以下内容相同的错误：

def ptf_returns(weights,returns):

    return pd.DataFrame(np.array(returns).T*(weights)).T.mean().mean()

当我添加以下内容时，它会起作用：

def ptf_returns(weights,returns):

    return float(pd.DataFrame(np.array(returns).T*(weights)).T.mean().mean())

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这个bug似乎是围绕着响应的

type（）

定位的。

可能是个bug吗？我也收到了错误信息。