Question

假设我有一些数据z=[1,2,3,4]

我正在尝试将此数据拟合到已知的模型中，因此练习只是查找未知参数D的值我的对数似然函数看起来像这样

l(D|z)= \sum(\sqrt(z^2 + D^2))

我试图定义这个对数似然函数，z是一个列表的数据，theta是参数向量，在这种情况下是1维

import scipy.optimize as op
import numpy as np

D_true = some given value 
def f(z,theta):
     D=theta
     z2=[x**2 for x in z]
     return np.sqrt(np.sum(z2 + D**2))

result = op.minimize(f, D_true,args=(z))
print result.x

但我收到错误消息unsupported operand type(s) for ** or pow(): 'list' and 'int'并指向return np.sqrt(np.sum(z2 + D**2))

任何人都可以帮我解决这个问题吗？

Answer 1

正如他们所说，＆＃34;我们有眼睛，如果我们只是看到了。＆＃34;我的意思是，它告诉你在哪里看

＆＃34;但是我收到**或pow（）的错误消息不支持的操作数类型：＆＃39; list＆＃39;和＆＃39; int＆＃39; 并指向返回np.sqrt（np.sum（z2 + D ** 2））＆＃34;

它甚至告诉你问题：你不能将列表对象添加到int对象。顺便说一下你编写它，我认为你假设Python会广播，但除非至少有一个对象是一个numpy（ndarray）对象，否则它不会这样做。

您可能希望将值D ** 2 添加到z2的每个条目中。一种选择是写

return np.sqrt(np.sum(z2 + D **2 * np.ones_like(z2)))

另一种选择是

return np.sqrt(np.sum(np.array(z2) + D ** 2))

让我看到列表与numpy函数一起使用很尴尬，你可以考虑专门使用numpy数组。例如，如果您从一开始就选择这样做，就不会遇到此问题。

如果你有一个numpy数组，你可以使用ufuncs而不是list comprehensions。

z = np.arange(1,5)
z2 = z ** 2

与

相同

z2 = [x ** 2 for x in z]

但返回一个numpy数组而不是列表。

Answer 2

我认为您应该将import re cam1 = re.compile(r'some regex') cam2 = re.compile(r'something else') if cam1.match(filename) and cam2.match(filename): process_data()替换为D = theta，因为theta是一个列表。这样我们就可以快速解压缩。

Python：定义对数似然函数

2 个答案: