numpy/scipy模拟matlab的fminsearch

我正在使用numpy将一些Matlab代码转换为python。一切工作都很顺利，但最近我遇到了fminsearch函数。numpy/scipy模拟matlab的fminsearch

所以，长话短说：有没有一种简单的方法在Python这样的事情做：

banana = @(x)100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2; 
[x,fval] = fminsearch(banana,[-1.2, 1])

将返回

x = 1.0000 1.0000 
fval = 8.1777e-010

到现在为止我还没有发现任何东西，在numpy中看起来很相似。我发现的唯一相似的是scipy.optimize.fmin。基于它的定义

使用下坡单纯形算法最小化函数。

但是现在我无法找到使用此功能

来源

2013-09-28 Salvador Dali

这是一个从Matlab的语法只是一个简单直接的转换为Python语法编写上述Matlab代码：

import scipy.optimize 

banana = lambda x: 100*(x[1]-x[0]**2)**2+(1-x[0])**2 
xopt = scipy.optimize.fmin(func=banana, x0=[-1.2,1])

与输出：

Optimization terminated successfully. 
     Current function value: 0.000000 
     Iterations: 85 
     Function evaluations: 159 
array([ 1.00002202, 1.00004222])

来源

2013-09-28 20:13:28 pcoving

fminsearch实现内尔德-米德法，见Matlab文档：http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/fminsearch.html。在参考部分。

要在scipy中找到其等价物，您只需检查scipy.optimize中提供的方法的文档字符串。参见：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.fmin.html#scipy.optimize.fmin。 fmin也实现了Nelder-Mead方法。

这些名称并不总是从matlab直接转换为scipy，有时甚至会产生误导。例如，布伦特方法的实现为fminbnd,Matlab，但optimize.brentq在scipy。所以，检查文档字符串总是一个好主意。

来源

2013-09-29 06:17:55

numpy/scipy模拟matlab的fminsearch

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