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我正在尝试加快使用 scipy.optimize 中的“leastsq”函数的函数最小化例程。也就是说，我正在执行以下操作：

    def errfn(pars):
        return myfn(ts,pars)-data
    pfit,success = scipy.optimize.leastsq(errfn,p0,Dfun=Dfun,col_deriv=1)

errfn 是返回残差的函数；Dfun 返回雅可比矩阵；p0 是初始参数猜测。在纯 numpy 中，这是有效的。现在，例如，如果我更改 myfn（或 Dfun）以使用 weave.inline 合并 C 代码，则 weave.inline 编译器会中断。当我自己调用该函数时，它会返回正确的值；只有在被最小平方函数调用的上下文中，编译器才会中断。有什么想法吗？以下是我使用 weave.inline 的方式：

def myfn(t,p):
 eta = p[0]
 theta = p[1]
 c = p[2]
 tau = p[3]
 nt = len(t)
 fs = zeros(nt)
 code = """
       double T = 10000;
       for (int i=0; i<nt; i++){
        double tprime = T*sin(pi*(t(i)-tau)/T)/pi/eta;
        fs(i) = 1-theta + 0.5*theta*(2 - tanh(c*(tprime + 0.5)) + tanh(c*(tprime - 0.5)));
       }
       """

weave.inline(code,['fs','nt','eta','theta','c','tau','t','pi'],type_converters=converters.blitz)
return fs
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