SciPy 教程 之 SciPy 优化器 2

简介: SciPy 的 optimize 模块提供了多种最优化算法的实现,能够解决寻找函数最小值、方程的根等问题。与 NumPy 不同,SciPy 可以处理非线性方程。通过 `optimize.root` 函数,只需提供方程和初始猜测值即可求解。示例中展示了如何使用该函数求解方程 \(x + \cos(x) = 0\)。

SciPy 教程 之 SciPy 优化器 2

SciPy 优化器

SciPy 的 optimize 模块提供了常用的最优化算法函数实现,我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题,比如查找函数的最小值或方程的根等。

NumPy 能够找到多项式和线性方程的根,但它无法找到非线性方程的根,如下所示:

x + cos(x)
因此我们可以使用 SciPy 的 optimze.root 函数,这个函数需要两个参数:

fun - 表示方程的函数。
x0 - 根的初始猜测。
该函数返回一个对象,其中包含有关解决方案的信息。

看更多信息:

实例

from scipy.optimize import root
from math import cos

def eqn(x):
return x + cos(x)

myroot = root(eqn, 0)

print(myroot)

执行以上代码,输出结果如下:

fjac: array([[-1.]])
 fun: array([0.])

message: 'The solution converged.'
nfev: 9
qtf: array([-2.66786593e-13])
r: array([-1.67361202])
status: 1
success: True
x: array([-0.73908513])

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