Python Scipy最小化错误：“；标量变量“的索引无效”；

我试图最小化一个函数w.r.t.一个形状

（30）

的列表

x0

，但我得到了错误：

"invalid index to scalar variable"

特别是我的代码如下所示：

def func(data, x0):
    s_i=np.zeros(data.shape[0])
    for i in range(data.shape[0]):
          x=(data[i][0]+(data[i][1:]*x0).sum())
          s_i[i]=x
    return (s_i*s_i).sum()-(s_i.sum())**2
x0=np.ones(30)
x0=list(x0)
out=scipy.optimize.minimize(func, x0, args=(data), method='Nelder-Mead', options={'maxiter':100000, 'disp': True})

其中数据是形状

（N，31）

的numpy数组，

数据[i][1:][x0

是引起错误的部分。如何解决此问题？

已解决。 我通过在以下情况之前拆分数据重新定义了函数：

c=data[:,1:]
d=data[:,0]
def func(c,d, x0):
s_i=np.zeros(c.shape[0])
for i in range(c.shape[0]):
      x=(d[i]+(c[i]*x0).sum())
      s_i[i]=x
return (s_i*s_i).sum()-(s_i.sum())**2