Python 如何访问从scipy.optimize.basinhopping（非最小化）返回的OptimizeResult实例的“success”属性？

问题

根据，函数

scipy.optimize.basinhopping（…）

返回

OptimizeResult

的实例，它基本上是字典的包装器。我可以

打印

此实例并查看

成功：True

，但我希望以编程方式访问它。在通过

scipy.optimize.minimize（…）

进行局部最小化的情况下，根据还返回

OptimizeResult

的实例，

success

值可作为

OptimizeResult.success

访问。但是，这不适用于

basinhopping

例程。我觉得这很奇怪，因为for

OptimizeResult

显示

success

应该是一个允许的键

我的问题

如何以编程方式访问

OptimizeResult

的

success

值

示例代码

要重新创建此问题（并显示它在

最小化（…）

的情况下有效），请参阅下面的代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize, basinhopping, OptimizeResult

def pdf(prms, x):
    """ normal distribution pdf """
    return np.exp(- np.square((x - prms[0])/prms[1]) / 2) / (prms[1] * np.sqrt(2 * np.pi))

def nll(prms, x):
    """ negative log-likelihood """
    return np.log(pdf(prms, x))

def err_func(prms, x):
    """ maximum likelihood estimation """
    return -1 * np.sum(nll(prms, x))

prms = (50, 10) # true parameters: mean=50, std=10
data = np.random.normal(loc=prms[0], scale=prms[1], size=1000) # normal distribution
x0 = (30, 15) # initial parameter guess

local_result = minimize(err_func, x0, args=(data,), method='Nelder-Mead')
print("\n LOCAL EXTREMUM RESULT:\n{}\n".format(local_result))
print("\n .. LOCAL SUCCESS:\n{}\n".format(local_result.success))

minimizer_kwargs = {'args' : (data,), 'method' : 'Nelder-Mead'}
global_result = basinhopping(err_func, x0, minimizer_kwargs=minimizer_kwargs)
print("\n GLOBAL EXTREMUM RESULT:\n{}\n".format(global_result))
try:
    print("\n .. GLOBAL SUCCESS:\n{}\n".format(global_result.success))
except:
    suc = OptimizeResult(global_result)
    print("\n .. GLOBAL SUCCESS:\n{}\n".format(suc.success)) 

示例输出

上面的

print

语句输出以下内容：

 LOCAL EXTREMUM RESULT:
 final_simplex: (array([[49.81697641, 10.07216849],
       [49.81705723, 10.07218614],
       [49.81706317, 10.07208372]]), array([3728.71186314, 3728.71186315, 3728.71186316]))
           fun: 3728.711863138763
       message: 'Optimization terminated successfully.'
          nfev: 86
           nit: 44
        status: 0
       success: True
             x: array([49.81697641, 10.07216849])


 .. LOCAL SUCCESS:
True


 GLOBAL EXTREMUM RESULT:
                        fun: 3728.711863121894
 lowest_optimization_result:  final_simplex: (array([[49.81701209, 10.07213731],
       [49.81709255, 10.07216525],
       [49.81703196, 10.07220361]]), array([3728.71186312, 3728.71186315, 3728.71186316]))
           fun: 3728.711863121894
       message: 'Optimization terminated successfully.'
          nfev: 63
           nit: 31
        status: 0
       success: True
             x: array([49.81701209, 10.07213731])
                    message: ['requested number of basinhopping iterations completed successfully']
      minimization_failures: 0
                       nfev: 6455
                        nit: 100
                          x: array([49.81701209, 10.07213731])

Traceback (most recent call last):
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/scipy/optimize/optimize.py", line 114, in __getattr__
    return self[name]
KeyError: 'success'



During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "stacko.py", line 28, in <module>
    print("\n .. GLOBAL SUCCESS:\n{}\n".format(global_result.success))
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/scipy/optimize/optimize.py", line 116, in __getattr__
    raise AttributeError(name)
AttributeError: success

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/scipy/optimize/optimize.py", line 114, in __getattr__
    return self[name]
KeyError: 'success'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "stacko.py", line 31, in <module>
    print("\n .. GLOBAL SUCCESS:\n{}\n".format(suc.success))
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/scipy/optimize/optimize.py", line 116, in __getattr__
    raise AttributeError(name)
AttributeError: success

局部极值结果：
最终单纯形：（数组[49.81697641,10.07216849]，
[49.81705723, 10.07218614],
[49.81706317，10.07208372]），数组（[3728.71186314，3728.711863153728.71186316]））
乐趣：3728.711863138763
消息：“优化已成功终止。”
nfev:86
nit:44
状态：0
成功：真的
x:数组（[49.81697641,10.07216849]）
.. 本地成功：
真的
全局极值结果：
乐趣：3728.711863121894
最低优化结果：最终单纯形：（数组）[[49.81701209,10.07213731]，
[49.81709255, 10.07216525],
[49.81703196,10.07220361]），数组（[3728.71186312,3728.71186315,3728.71186316]））
乐趣：3728.711863121894
消息：“优化已成功终止。”
nfev:63
nit:31
状态：0
成功：真的
x:数组（[49.81701209，10.07213731]）
消息：[“请求的basinhopping迭代次数已成功完成”]
最小化故障：0
nfev:6455
尼特：100
x:数组（[49.81701209，10.07213731]）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site packages/scipy/optimize/optimize.py”，第114行，位于__
返回自我[姓名]
关键错误：“成功”
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“stacko.py”，第28行，在
打印（“\n..GLOBAL SUCCESS:\n{}\n”.format（GLOBAL\u result.SUCCESS））
文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site packages/scipy/optimize/optimize.py”，第116行，在__
提升属性错误（名称）
属性错误：成功
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site packages/scipy/optimize/optimize.py”，第114行，位于__
返回自我[姓名]
关键错误：“成功”
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“stacko.py”，第31行，在
打印（“\n..GLOBAL SUCCESS:\n{}\n”.format（suc.SUCCESS））
文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site packages/scipy/optimize/optimize.py”，第116行，在__
提升属性错误（名称）
属性错误：成功

global\u result

result具有属性

lovel\u optimization\u result

，它本身就是

OptimizeResult

的实例，因此您应该调用该结果的

success

：

global_result.lowest_optimization_result.success

---

闻起来像虫子。如果您有一两分钟的时间，您可能想在（单击绿色的“新问题”按钮）上提交有关此问题的问题。我在该问题中找到了相关讨论：