是否可以使用实例方法作为可调用的for？

Question

是否可以在SciPy中使用实例方法作为可调用的函数，例如使用scipy.optimize.minimize？

我有几个状态空间模型的变体，它们是在不同的类中定义的，它们都来自父类"KalmanFilterModel“类。每个子类都定义自己的filter()实例方法(KalmanFilterModel也是，但这里没有显示)。

我想要做的是编写一个实例方法，用最大似然法来估计模型的参数。

下面是我的代码片段：

class KalmanFilterModel:
    def estimate_parameters(self, obs, x0=None):

        self._obs = obs

        if x0 is None:
            x0 = np.array([0.5, 0.7, 1.0])

        result = minimize(fun=self._minimization, x0=x0,
                          options={'maxiter': 300})

        return result

    def _minimization(self, x):
        # Function to minimize when estimating parameters.
        self.eta = x[0]
        self.mu = x[1]
        self.inverse_beta = x[2]


        return -self.filter(self._obs)

但是，当我试图运行它时，我会得到以下错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'set' and 'float'

在这种情况下，可以使用实例方法吗?如果可以，那么最好的方法是什么？

Answer 1

是。

In [4]: class F(object):
   ...:     def meth(self, x):
   ...:         return (x-1.)**2
   ...:     

In [5]: ff = F()

In [6]: minimize(ff.meth, 2.)
Out[6]: 
   status: 0
  success: True
     njev: 3
     nfev: 9
 hess_inv: array([[1]])
      fun: 1.3877787807814457e-17
        x: array([ 1.])
  message: 'Optimization terminated successfully.'
      jac: array([  2.23517418e-08])