：python函数

Question

所有人。我尝试使用boost::python在*.pyd文件中找到一个函数的最小值。

def SaturationDensity(C):
    return optimize.minimize(lambda z:SNM_BED(z, C), 1.0)

def SNM_BED(n, C):
    return eos.t_E(0.5*n, 0.5*n, C)/(Dim*n) - m_n

其中eos是模块的名称。在scipy.optimize.minimize例程中，它在行中失败

#optimize.py
def wrap_function(function, args):
    ncalls = [0]
    def function_wrapper(x):
        ncalls[0] += 1
        return function(x, *args) # <---Here
    return ncalls, function_wrapper

用Boost.Python.ArgumentError:Python argument types in eos.t_E(numpy.ndarray, numpy.ndarray, KVOR) did not match C++ signature: t_E(double, double, class set_const *)

因此，席比试图直接将一个ndarray传递给我的C++函数。(KVOR是从set_const类继承的，它不是一个问题)。

我试图用return function(x, *args)替换return map(lambda z: function(z, *args), x)，但是看起来不仅列表(Ndarray)作为x在这里传递，而且标量也在这里传递，所以map报告了一个错误。

此外，我还尝试使用以下代码检查x是否可迭代：

try:
    it = iter(x)
except TypeError:
    return function(x, *args)

return map(lambda z: function(z, *args),x)    

但是它在optimize.py的另一个地方失败了

File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\optimize.py", line 589, in approx_fprime grad = numpy.zeros((len(xk),), float) TypeError: object of type 'numpy.float64' has no len()

我有一些类似的问题，因为我不记得scipy的哪个函数，但是我可以使用map来解决它。这是一个普遍存在的问题吗？在这种情况下该怎么办？

Answer 1

只需将n = float(n)添加到SNM_BED例程的上面即可。

通常情况下，1元素的ndarray会在需要时自动抛出，但boost::python似乎太挑剔了，不能这样做。