优化（scipy.optimize）L-BFGS-B包装器参数将数组元素作为一个变量

Question

我无法理解此错误的来源：

第327行，在function_wrapper中返回函数（*（wrapper_args + args））TypeError：SSVOptionPriceObjFunc（）缺少1个必需的位置参数：'marketVolSurface'

相关代码如下：

x0 = [1.0, 0.0] # (lambda0, rho)
x0 = np.asarray(x0)
args = (spot, 0.01*r, daysInYear, mktPrices, volSurface)
# constraints: lambd0 >0, -1<= rho <=1
boundsHere = ((0, None), (-1, 1))
res = minimize(SSVOptionPriceObjFunc, x0, args, method='L-BFGS-B', jac=None, 
bounds=boundsHere,options={'xtol': 1e-8, 'disp': True})

要最小化的功能如下。前两个参数是自由变量，而其他五个则固定为参数。

def SSVOptionPriceObjFunc(lambda0, rho, spot, spotInterestRate, daysInYear, marketPrices, 
marketVolSurface):

我的意图是找出（lambd0，rho）给出最小值。从调试器看来，我的最初猜测x0被解释为单个变量，而不是向量，给出了有关缺少位置参数的错误。我尝试过将x0作为列表，元组和ndarray传递；都失败了。有人可以发现错误或建议解决方法吗？先感谢您。

更新：我找到了一个解决方案：使用functools包中的包装函数来设置参数。将功能工具导入为ftSSVOptionPriceObjFuncWrapper = ft.partial（SSVOptionPriceObjFunc，spot = spot，spotInterestRate = 0.01 * r，daysInYear = daysInYear，marketPrices = mktPrices，marketVolSurface = volSurface）

然后通过args = None将SSVOptionPriceObjFuncWrapper传递到最小化器>

谢谢您的答复。

我无法理解此错误的根源：function_wrapper返回函数中的第327行（*（wrapper_args + args））TypeError：SSVOptionPriceObjFunc（）缺少1个必需的位置...

Answer 1

认真对待已记录的minimize输入。编写适合minimize功能的函数是您的工作，而不是相反。