使用Scipy Optimize查找最小值时出现NoneType错误
Scipy Optimize是一个用于数值优化的Python库，它提供了多种优化算法来寻找函数的最小值。当使用Scipy Optimize查找最小值时，有时会出现NoneType错误。
这个错误通常是由于以下几个原因引起的：
- 函数没有定义在优化范围内：在使用Scipy Optimize进行优化时，需要确保要优化的函数在指定的优化范围内是定义良好的。如果函数在某些点上返回None，就会导致出现NoneType错误。因此，需要检查函数的定义并确保它在整个优化范围内都是有效的。
- 优化算法无法找到最小值：有时候，优化算法可能无法找到函数的最小值。这可能是由于函数具有多个局部最小值或者函数非常复杂，使得算法无法有效地搜索整个优化空间。在这种情况下，可以尝试使用不同的优化算法或者调整优化算法的参数来提高优化的效果。
- 初始猜测值不合适：有些优化算法需要提供初始猜测值来开始优化过程。如果初始猜测值不合适，就可能导致算法无法找到最小值并出现NoneType错误。在这种情况下，可以尝试使用不同的初始猜测值来重新运行优化算法。
总结起来，当使用Scipy Optimize查找最小值时出现NoneType错误，需要检查函数的定义是否在优化范围内有效，尝试使用不同的优化算法或者调整算法参数，以及尝试使用不同的初始猜测值来解决问题。
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import numpy as np
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
xdata = np.arange(-10, 10, 0.1)
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理解scipy.optimize.basinhopping的输出
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不使用正弦的scipy的曲线拟合？
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from scipy.optimize import curve_fit
def sin_fit(x, *p):
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# p0 is the initial guess for the fitting coefficients
p0 = [0.1, 1., 1., 0.1]
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scipy.optimize.least_squares是确定性的吗？
python、scipy、deterministic
我使用scipy的optimize.least_squares算法设置初始条件，在我的计算机上总是得到相同的结果，但是如果我在任何其他计算机上尝试这个方法(都使用最新的Scipy、Python和bumpy包以及相同的64位Ubuntu Linux)，我在每台PC上得到不同的结果。为什么会这样？
谢谢。
浏览 1提问于2016-06-18得票数 2
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为什么scipy.optimize.curve_fit没有生成一条最适合我的点的线？
python、optimization、scipy、curve-fitting
我正在尝试绘制几个重复R-T测量的数据集，并使用scipy.optimize.curve_fit对每个数据集拟合一条最适合的三次根线。
我的代码为每个数据集生成一行，但不是最适合的立方根行。每个数据集都以颜色编码到其对应的最佳拟合行：
我试着增加我的数据的数量级，因为我听说有时scipy.optimize.curve_fit不喜欢非常小的数字，但这并没有改变。如果有人能指出我的错误所在，我将非常感激：
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import scipy.optimize as scpo
impor
浏览 2提问于2021-04-08得票数 0
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线性约束下的最小值--在nan上调用目标函数
constraints、scipy-optimize-minimize
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它运行了三次，每次参数的初始值不同，但第四次由于NaN而崩溃。经过几个小时的搜索，我发现了一个问题:最小化函数(毫不奇怪)需要多次调用要最小化的函数。有一次它被调用，深入到minimize操作中(肯定超过了起始点x0)，传递给目标函数的参数之一具有nan值。
我想知道，信任成本如何
浏览 4提问于2020-08-18得票数 0
1回答
从预定义集中选择scipy.optimize变量
python、optimization、minimization、scipy-optimize
我试图最小化一个带有三个输入变量的scipy.optimize函数，其中两个变量是有界的，一个必须从一组值中选择。为了确保从一组预定义的值中选择第三个变量，我引入了以下约束：
from scipy.optimize import rosin, shgo
import numpy as np
# Set from which the third variable to be optimized can hold
Z = np.array([-1, -0.8, -0.6, -0.4, -0.2, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1])
def Reson_Test(x):
浏览 3提问于2020-04-29得票数 0
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如何优化蟒蛇的高斯-hermite函数拟合？
python、numpy、scipy、curve-fitting、gaussian
我到目前为止所做的事：
我正在尝试将有噪声的数据(通过向我的函数中添加随机噪声而产生的)拟合到我定义的Gauss函数中。在某些情况下，h3和h4值较低的情况下效果很好，但每隔一段时间，即使对于较低的h3值、h4值和较高的h3、h4值，它也会产生非常糟糕的拟合。
我的代码：
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# Let's define the Gauss-Hermite funct
浏览 5提问于2022-02-08得票数 0
1回答
尝试将trig函数与带fit的数据匹配
python、scipy、curve-fitting、scipy-optimize
我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit来拟合一些数据。我有，也有，但似乎都没有回答我的问题。
我有，它是简单的，2D数据，它看起来像一个trig函数。我想用scipy给它配上一个普通的trig函数。
我的做法如下：
from __future__ import division
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
#Load the data
data = np.loadtxt('example_data.txt')
t = data[:,0]
y = data[:,1]
浏览 1提问于2019-12-11得票数 3
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我仍然是python的新手，我在曲线拟合方面遇到了问题。下面的程序是我创建的一个更大的程序的简化，但它代表了我所遇到的问题。
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如何对此函数y=np.sqrt(y)进行拟合？
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Dec 11 22:14:54 2013
@author:
"""
import numpy as np
import mat
浏览 3提问于2013-12-15得票数 0
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