Python 是否可以使用实例方法作为scipy的可调用方法?
是否可以使用实例方法作为SciPy中的可调用函数,例如使用SciPy.optimize.minimize 我有几个状态空间模型的变体,它们是在不同的类中定义的,都是从父“KalmanFilterModel”类派生的。每个子类都定义自己的filter()实例方法(KalmanFilterModel也是,但这里没有显示) 我要做的是编写一个实例方法,通过最大似然估计模型的参数 以下是我的代码片段:Python 是否可以使用实例方法作为scipy的可调用方法?,python,numpy,scipy,Python,Numpy,Scipy,是否可以使用实例方法作为SciPy中的可调用函数,例如使用SciPy.optimize.minimize 我有几个状态空间模型的变体,它们是在不同的类中定义的,都是从父“KalmanFilterModel”类派生的。每个子类都定义自己的filter()实例方法(KalmanFilterModel也是,但这里没有显示) 我要做的是编写一个实例方法,通过最大似然估计模型的参数 以下是我的代码片段: class KalmanFilterModel: def estimate_parameter
class KalmanFilterModel:
def estimate_parameters(self, obs, x0=None):
self._obs = obs
if x0 is None:
x0 = np.array([0.5, 0.7, 1.0])
result = minimize(fun=self._minimization, x0=x0,
options={'maxiter': 300})
return result
def _minimization(self, x):
# Function to minimize when estimating parameters.
self.eta = x[0]
self.mu = x[1]
self.inverse_beta = x[2]
return -self.filter(self._obs)
但是,当我尝试运行它时,会出现以下错误:
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'set' and 'float'
在这种情况下是否可以使用实例方法,如果可以,最好的方法是什么?是
In [4]: class F(object):
...: def meth(self, x):
...: return (x-1.)**2
...:
In [5]: ff = F()
In [6]: minimize(ff.meth, 2.)
Out[6]:
status: 0
success: True
njev: 3
nfev: 9
hess_inv: array([[1]])
fun: 1.3877787807814457e-17
x: array([ 1.])
message: 'Optimization terminated successfully.'
jac: array([ 2.23517418e-08])
它应该很好用。你可能还有别的错误。确保所有函数签名都匹配它们应该匹配的内容,并查找您试图将集合除以浮点的部分。您是对的,当我将
过滤器
函数的返回类型从dict更改为float时,我在浮点变量周围留下了{}
,这是一个愚蠢的输入错误。