Scipy 最小化错误：“标量变量的索引无效”

问题描述

我正在尝试最小化一个函数 w.r.t.形状为 x0 的列表 (30)，但出现错误：

"invalid index to scalar variable"

特别是我的代码是这样的：

def func(data,x0):
    s_i=np.zeros(data.shape[0])
    for i in range(data.shape[0]):
          x=(data[i][0]+(data[i][1:]*x0).sum())
          s_i[i]=x
    return (s_i*s_i).sum()-(s_i.sum())**2
x0=np.ones(30)
x0=list(x0)
out=scipy.optimize.minimize(func,x0,args=(data),method='Nelder-Mead',options={'maxiter':100000,'disp': True})

其中 data 是形状为 (N,31) 的 numpy 数组，data[i][1:]*x0 是引发错误的部分。我该如何解决这个问题？

解决方法

解决了。 我之前通过拆分数据重新定义了函数：

c=data[:,1:]
d=data[:,0]
def func(c,d,x0):
s_i=np.zeros(c.shape[0])
for i in range(c.shape[0]):
      x=(d[i]+(c[i]*x0).sum())
      s_i[i]=x
return (s_i*s_i).sum()-(s_i.sum())**2