python - Python优化

Question

我有来自我测量的两个点的数据，我有来自我计算的两个点的数据。我试图最小化这些数据之间的差异。例如

最小化点 1（测量）和点 1（计算）之间的差异。最小化点 2（测量）和点 2（计算）之间的差异。

点 1（计算）和点 2（计算）的值连接为二次分布的一部分：a*x^2+b*x+c。我只想更改“a”参数。

因此，我试图通过仅更改一个参数来最小化第 1 点和第 2 点的差异。

我将如何使用 python 做到这一点？我正在考虑使用 scipy，什么是合适的优化器？

Answer 1

scipy.optimize有一些很好的方法，例如fsolve,root和minimize. 阅读文档以了解它们是如何工作的，但这里有一个简短的示例来查找线性函数的根：

import scipy
from scipy.optimize import fsolve

def function_to_find_root_of(x, slope, yintercept):
    ''' x is a list of all the variables you need to minimize
        the other variables will be passed in as constants '''

    return slope*x + yintercept

m = 4
b = 7
print fsolve(function_to_find_root_of, x0=[10], args=(m, b), xtol=1e-10)
#prints [-1.75], which is the root of y=4x+7