问题描述
我是编程方面的新手。我试图在python中使用log_likelihood函数来获取某些参数的最大似然估计。以下是我正在使用的代码：
from scipy.optimize import minimize
np.random.seed(42)
nll = lambda *args: -log_likelihood(*args)
initial = np.array([m_true,b_true,np.log(f_true)]) + 0.1 * np.random.randn(3)
soln = minimize(nll,initial)
m_ml,b_ml,log_f_ml = soln.x但是它在行soln = minimum（nll，initial）时给了我错误，说 soln =最小化（nll，初始）
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/optimize/_minimize.py",line 444,in minimize
return _minimize_bfgs(fun,x0,args,jac,callback,**options) File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/optimize/optimize.py",line 913,in _minimize_bfgs
gfk = myfprime(x0) File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/optimize/optimize.py",line 292,in function_wrapper
return function(*(wrapper_args + args)) File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/optimize/optimize.py",line 688,in approx_fprime
return _approx_fprime_helper(xk,f,epsilon,args=args) File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/optimize/optimize.py",line 628,in _approx_fprime_helper
grad[k] = (f(*((xk + d,) + args)) - f0) / d[k]
ValueError: setting an array element with a sequence.
还有其他方法可以定义soln吗？还是与最小化功能有关？如果这很简单，我很抱歉，我试图找到解决方案，但由于我是python或编程的新手，所以我无法理解错误的确切含义。非常感谢帮助。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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