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我试图寻找和我犯同样错误的人，但没有快乐！这也是我的第一篇文章，所以如果解释或指导不当，我深表歉意。欢迎咨询。

我正在解决的问题是：通过测量到多个已知参考点的距离来找到某种接收器的位置。这是基本的三边测量，我正在使用最小二乘法来做到这一点。

我已经成功地使用了 scipy.optimize lesatsq 函数来做到这一点，所以我很确定我的拟合函数有效。但是，我希望能够使用 lmfit Python 包提供的一些额外功能，并且我正在努力将其翻译过来。完整的尝试代码在这里： http: //pastebin.com/4xbfkaCm

lmfit 最小化函数设置对我的拟合函数（称为残差函数）的调用如下，其中 stationarray 是一个包含站点位置和范围的 numpy 数组，params 是要在拟合函数中使用的参数字典

position = minimize(residualfunct, params, args=(stationarray))

我的拟合函数定义为

def residualfunct(params, stationarray):

    X = params['solutionX'].value
    Y = params['solutionY'].value
    Z = params['solutionZ'].value
    result = numpy.array([s[3] - linalg.norm(array((X,Y,Z))-array((s[0],s[1],s[2]))) for s in stationarray])
    print result
    return result

当我运行此代码时，我得到 TypeError：

residualfunct() 正好需要 2 个参数（给定 5 个）。

由于这个调用是由最小化函数进行的，我看不出我对此有什么控制权。我只能想象这是因为我将 np.array 作为参数传递而引发的，但这似乎是不可避免的。谁能看到我做错了什么？

谢谢

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在调用中minimize，更改

args=(stationarray)

至

args=(stationarray,)

args必须是一个序列（通常是一个元组），其元素是传递给函数的参数。要创建长度为 1 的元组，您需要额外的逗号。写的时候args=(stationarray)（不用多余的逗号），括号没有作用，和写一样args=stationarray。 minimize然后调用函数 as residualfunct(params, stationarray[0], stationarray[1], ...)，这会导致您报告的错误。

于 2014-07-23T12:46:53.103 回答