Question

我知道有很多类似我的帖子，但我真的无法将它们应用到我的情况中，所以请求我的帮助。基本上，我的代码如下：

def Black_min(f, k, ann, vol, ex, cp):
    d1=(math.log(f/k)+0.5*vol**2*ex)/math.sqrt(vol**2*ex)
    d2=(math.log(f/k)-0.5*vol**2*ex)/math.sqrt(vol**2*ex)
    Price=cp*(f*norm.cdf(cp*d1)-k*norm.cdf(cp*d2))*ann*20000
    return Price

banana = lambda x: (Price_Cube[0][4]-Black_min(F[0], K[0][4], Annuity[0], x, Expiry[0], CP[4]))**2
xopt, fopt = scipy.optimize.fmin(func=banana, x0=[Vol_Cube[0][0]],  disp=False)

Price_Cube，K是里面有数字的列表，年金，到期和CP都是简单列表。当我运行代码时，我得到了这个。

    xopt, fopt = scipy.optimize.fmin(func=banana, x0=[Vol_Cube[0][0]],  disp=False)

ValueError: need more than 1 value to unpack

我知道这是一个愚蠢的错误，但我真的不明白。感谢任何帮助，提前谢谢。

Answer 1

问题是您尝试将fmin的返回值分配给两个变量xopt和fopt，但默认情况下fmin仅返回xopt }。你应该试试

xopt = scipy.optimize.fmin(func=banana, x0=[Vol_Cube[0][0]])

如果您还希望将函数值设置为最小值，则必须将full_output设置为True，然后还可以获得更多诊断信息：

xopt, fopt, iter, funccalls, warnflags = scipy.optimize.fmin(func=banana, x0=[Vol_Cube[0][0]], full_output=True)

scipy.optimize.fim错误：需要多于1个值来解压缩

1 个答案: