在 jupyter notebook 下使用来自 scipy.optimize 的 fmin 进行数据拟合答案

【问题标题】：Data fitting using fmin from scipy.optimize under jupyter notebook在 jupyter notebook 下使用来自 scipy.optimize 的 fmin 进行数据拟合
【发布时间】：2017-06-25 03:49:01
【问题描述】：

我在努力

使用 fmin 进行数据拟合
http://glowingpython.blogspot.ca/2011/05/curve-fitting-using-fmin.html

其中包含以下代码使用fmin：

# fitting the data with fmin
p0 = rand(3) # initial parameter value
p = fmin(e, p0, args=(x,y))

但是，当我尝试它时，它给了我以下错误：

TypeErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-1-41b53befd463> in <module>()
     22 # fitting the data with fmin
     23 p0 = rand(3) # initial parameter value
---> 24 p = fmin(e, p0, args=(x,y))
     25 
     26 print 'estimater parameters: ', p

TypeError: 'args' is an invalid keyword to ufunc 'fmin'

当我查看文档here 时，我确实看到args 是一个有效的关键字。

更新：

我在 Python2.7 中按原样运行脚本，但出现上述错误。在这里看到 Warren Weckesser 的回答是更新后的脚本：

from pylab import *
import numpy as np
from numpy.random import normal
from scipy.optimize import fmin

%pylab inline

# parametric function, x is the independent variable
# and c are the parameters.
# it's a polynomial of degree 2
fp = lambda c, x: c[0]+c[1]*x+c[2]*x*x
real_p = rand(3)

# error function to minimize
e = lambda p, x, y: (abs((fp(p,x)-y))).sum()

# generating data with noise
n = 30
x = linspace(0,1,n)
y = fp(real_p,x) + normal(0,0.05,n)

# fitting the data with fmin
p0 = rand(3) # initial parameter value
p = fmin(e, p0, args=(x,y))

print 'estimater parameters: ', p
print 'real parameters: ', real_p

xx = linspace(0,1,n*3)
plot(x,y,'bo', xx,fp(real_p,xx),'g', xx, fp(p,xx),'r')

show()

我仍然遇到与上述完全相同的错误。

如何解决？谢谢。

【问题讨论】：

所以你对那段代码做了一些修改？展示下！这段代码复制粘贴应该可以工作！（希望您没有将文件命名为 fmin.py）
“应该可以”，至少我试过了，而不是仅仅认为它应该可以用。
当我删除%pylab inline 行并运行该脚本时，它对我有用。你是如何运行代码的？
你使用的是 jupyter notebook 吗？如果是这样，%pylab inline 将导致fmin 被numpy.fmin 替换。事实上，当我这样做时，它会给我一条警告消息（带有红色背景）告诉我"pylab import has clobbered these variables: ['fmin']"。
是的@WarrenWeckesser，确切地说，我正在使用jupyter notebook，它一直以红色背景输出警告消息。我也收到了clobbered 警告，但无法解释它的确切含义。感谢您深入了解它。那么这是否意味着我不能使用jupyter notebook，至少在%pylab inline模式下？

标签： python python-2.7 scipy regression

【解决方案1】：

如果您提供了重现问题的minimal, complete and verifiable example，会更容易为您提供帮助。没有它，我们必须猜测。

在这种情况下，我猜你实际上使用的是numpy.fmin，而不是scipy.optimize.fmin。添加行

from scipy.optimize import fmin

在脚本的顶部。如果你正在做类似的事情

from numpy import *

（就像glowingpython 的代码一样），然后删除该行，然后使用

import numpy as np

并在您使用的所有 numpy 名称中使用 np. 前缀，或者仅从您实际使用的 numpy 中显式导入这些名称，例如

from numpy import array, linspace  # whatever you actually use
from numpy.random import rand      # etc.

使用import 的* 形式在脚本中是一种不好的做法，这正是您提出这个问题的原因。

不过，当您在 ipython 或 jupyter notebook 中交互工作时，from pylab import * 之类的东西确实非常方便。为了避免 fmin 被 numpy 中的 fmin 遮蔽的问题，您可以这样做：

from scipy import optimize

然后使用

调用fmin

p = optimize.fmin(e, p0, args=(x, y))

【讨论】：