Python scipy.optimize.minimize indexer与[0,0]一起使用，但不与.item（）一起使用

我发现scipy.optimize.minimize在我使用.item（）从目标函数中的numpy数组中检索值时起作用，但在通过索引[0,0]检索时失败：

def sigmoid(Z):
    return 1 / (1 + np.exp(-Z))

def hyp_log(X, theta):
    return sigmoid(X @ theta)

def cost_log(theta, X, Y, reg_const=0):
    hyp = hyp_log(X, theta)
    return  (Y.T @ -np.log(hyp) + (1-Y).T @ -np.log(1-hyp)).item() / len(X) + reg_const * (theta[1:].T @ theta[1:]).item() / (2 * len(X))

result = minimize(cost_log, theta, args=(X,Y,reg_const), method='TNC')

---

如果在

cost\u log

函数中使用

[0,0]

索引而不是

.item（）

，则函数本身的工作原理与以前完全相同，但会最小化

索引器中的结果。错误：数组的索引太多。我想了解为什么会发生这种情况，以及在使用minimize时在目标函数中应该注意什么。
由于您没有提供
X
或
Y
，我将不看：

(Y.T @ -np.log(hyp) + (1-Y).T @ -np.log(1-hyp))

但是：

(theta[1:].T @ theta[1:]).item()

如果θ为（n，1）：

但是，如果你把
theta
赋给
minimize
，它会把它折成一个（n，）形状：

最初编写的I
item
可以与单个item数组一起使用，而不考虑维度
[0,0]
仅适用于2d（或更高）数组。
arr[0,0]
要求
arr
为2d
item（）
如果有一个元素，它就可以工作。如果数组为0d，且形状为
（）
，则它特别有用。您应该随时知道所有数组的形状，并在出现和问题（或错误）时进行测试。@hpaulj所有对应数组的形状都是（1,1），因此[0,0]和item（）都在目标函数中起作用。后者在最小化过程中不起作用。什么是θ？初始值和通过
minimize
传递时，
minimize
文档明确说明传递给函数的
x/theta
变量为shape（n，）。即使初始θ为（1,1），这也是正确的。如果您将
打印（theta.shape）
添加到
cost\u log
作为调试的一部分，您会看到这一点。@hpaulj theta是（n，1）。我确实知道θ应该是（n），但我想在形状上保持一致，并开始好奇它为什么与.item（）一起正确工作。我只会坚持（n，）
In [15]: theta = np.arange(5)[:,None]                                                   
In [16]: theta.shape                                                                    
Out[16]: (5, 1)
In [17]: (theta[1:].T @ theta[1:])                                                      
Out[17]: array([[30]])
In [18]: (theta[1:].T @ theta[1:])[0,0]                                                 
Out[18]: 30
In [19]: (theta[1:].T @ theta[1:]).item()                                               
Out[19]: 30

In [20]: theta=theta.ravel()                                                            
In [21]: (theta[1:].T @ theta[1:])                                                      
Out[21]: 30
In [22]: (theta[1:].T @ theta[1:]).shape                                                
Out[22]: ()
In [23]: (theta[1:].T @ theta[1:]).item()                                               
Out[23]: 30
In [24]: (theta[1:].T @ theta[1:])[0,0]                                                 
...
IndexError: invalid index to scalar variable.