Scipy ODR与fsolve不兼容？

Question

我要解决的ODR功能的特定点，到目前为止我用：

from scipy.odr import ODR, Model, RealData 
from scipy.optimize import fsolve 
import numpy as np 

me = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 
my = np.array([6, 7, 8, 9, 10]) 

def func(beta, x): 
    y = beta[0]+beta[1]*x+beta[2]*x**3 
    return y 

modata = RealData(me, my) 
model = Model(func) 

odr = ODR(modata, model, [0,0,0]) 
odr.set_job(fit_type=0) 
output = odr.run() 

mam = fsolve(func, 5, args=(output.beta)) 

我得到：

IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1

我想这是因为beta作为函数内的指标。

我试着重新定义func以获得多个变量作为beta，但我不能让ODR工作，当我这样做。

有没有办法做到这一点？

Answer 1

fsolve是为了找到func的根。不过，你必须给它一个初始估计，这是一个有效的函数参数。不过，您不能在5中传递参数beta。 beta需要是至少有三个元素的迭代器（因为您正在评估beta[0],beta[1]和beta[2]）。

如果你这样做fsolve(func, [5,5,5], args=(output.beta))，该函数将运行，并且它输出的[0, 0, 0]根（这显然是因为func([0, 0, 0], x)正确的根总是返回0不管x值）