Numpy和SciPy优化模块报错解决方案

在本文中，我们将介绍当使用Numpy和SciPy中的optimize模块中的fmin函数时可能会出现的“ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity”错误以及其解决方案。

阅读更多：Numpy 教程

optimize.fmin函数的基本用法

在使用Numpy和SciPy时，我们常常会使用到optimize模块中的fmin函数，该函数用于对一个函数进行最小化优化。具体的使用方法如下：

from scipy.optimize import fmin

# 定义需要进行最小化的函数
def func(x):
    return (x[0] - 1)**2 + (x[1] - 2.5)**2

# 对函数进行最小化优化
x0 = [0, 0]
result = fmin(func, x0)
print(result)

上述代码定义了一个函数func，该函数的形式为二维平面上的一个点到目标点的距离平方和，目标点为(1,2.5)。在调用fmin函数时，需要将要最小化的函数和初始点x0作为参数传入，最终该函数返回最优解的坐标。

报错原因分析

但是，在使用上述代码时，我们可能会遇到以下错误：

ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity

这个错误通常是因为函数func的参数传入错误导致的，此时我们可以尝试打印出函数的参数，查看其值是否正确。

解决方案

当出现上述错误时，我们可以采用以下几种方法解决该问题。

1. 检查函数的输入参数

当我们调用optimize.fmin函数时，需要将函数和初始点作为参数传入，同时函数的输入参数也需要正确传入。当函数的参数列表为空时，优化会失败并报出上述错误，此时我们需要检查函数的输入参数是否正确。

例如，下述代码中将函数func的参数x改为了y，导致了函数的输入参数错误。

from scipy.optimize import fmin

# 定义需要进行最小化的函数
def func(y):
    return (y[0] - 1)**2 + (y[1] - 2.5)**2

# 对函数进行最小化优化
x0 = [0, 0]
result = fmin(func, x0)
print(result)

2. 确保初始点的维度正确

在使用optimize.fmin函数时，我们需要传入一个初始点x0，该点一般是一个数组形式的向量。如果初始点的维度与最小化函数的维度不一致，也会出现“zero-size array”错误。

例如，下述代码中将初始点x0改为了[0]，导致了初始点的维度不正确，从而出现了错误。

from scipy.optimize import fmin

# 定义需要进行最小化的函数
def func(x):
    return (x[0] - 1)**2 + (x[1] - 2.5)**2

# 对函数进行最小化优化
x0 = [0]
result = fmin(func, x0)
print(result)

3. 确保函数表达式正确

在调用optimize.fmin函数时，我们需要保证函数的表达式正确。如果函数的表达式错误，也会出现“zero-size array”错误。

例如，下述代码中将函数表达式写成了(x[0]-1)^2+(x[1]-2.5)^2，其中的“^”表示异或操作，而不是平方。因此，该表达式是无效的，从而导致了函数无法正确进行最小化。

from scipy.optimize import fmin

# 定义需要进行最小化的函数
def func(x):
    return (x[0]-1)^2+(x[1]-2.5)^2

#对函数进行最小化优化
x0 = [0, 0]
result = fmin(func, x0)
print(result)

4. 确保使用的是numpy数组

当定义函数时使用的是Python列表而不是Numpy数组时，有可能会出现“zero-size array”错误。因此，我们需要保证在定义函数时使用的是Numpy数组。

例如，下面是一个使用Python列表定义的函数，该函数的参数为x和y，用于计算两个数的平方和，而不是二维平面上的点到目标点的距离平方和。

from scipy.optimize import fmin
import numpy as np

# 错误的定义函数方式
def func(x, y):
    return x**2 + y**2

# 对函数进行最小化优化
x0 = np.array([0, 0])
result = fmin(func, x0)
print(result)

我们应该将定义函数的方式改为：

# 正确的定义函数方式
def func(x):
    return (x[0] - 1)**2 + (x[1] - 2.5)**2

总结

当使用optimize.fmin函数时，出现“zero-size array”错误通常是由函数的输入参数、初始点、函数表达式、使用的数组类型等因素引起的。因此，我们需要认真检查代码并保证以上因素的正确性。