python scipy optimize_scipy.optimize.fminbound：设置参数的界限

我正在尝试使用的fminbound函数优化函数scipy.optimize公司模块。我想设置参数边界以使答案在物理上合理(例如，&gt；0)。在import scipy.optimize as sciopt

import numpy as np

阵列：

^{pr2}$

当我只使用一个参数时，我设法在参数范围内优化线性函数：fp = lambda p, x: x[0]+p*x[1]

e = lambda p, x, y: ((fp(p,x)-y)**2).sum()

pmin = 0.5 # mimimum bound

pmax = 1.5 # maximum bound

popt = sciopt.fminbound(e, pmin, pmax, args=(x,y))

This results in popt = 1.05501927245

但是，当尝试使用多个参数进行优化时，我收到以下错误消息：fp = lambda p, x: p[0]*x[0]+p[1]*x[1]

e = lambda p, x, y: ((fp(p,x)-y)**2).sum()

pmin = np.array([0.5,0.5]) # mimimum bounds

pmax = np.array([1.5,1.5]) # maximum bounds

popt = sciopt.fminbound(e, pmin, pmax, args=(x,y))

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/optimize/optimize.py", line 949, in fminbound

if x1 > x2:

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

我试着把e矢量化(np.矢量化)但错误信息保持不变。我知道fminbound需要一个浮点或数组标量作为边界。有没有其他函数可以解决这个问题？在

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