类型不匹配错误使用scipy.optimize.brute移植的c + +函数

Question

我想使用scipy.optimize.brute为我已成功移植到python的double -> double类型的C++函数func_cpp。

由于`scipy.optimize.brute'只接受numpy数组上的函数（请参阅下面的屏幕截图以了解其接口的详细信息），如果我理解正确，我需要将我的func_cpp包装为一维numpy阵列。所以我用：

def: func_cpp_array (arr): 
    return np.array(map (func_cpp, arr.tolist()) 

上面的结构肯定是尴尬的（任何建议不笨笨？）。但是，它应该返回可由scipy.optimize.brute接受的可调用函数。然而，我得到一个类型不匹配错误

TypeError: argument 2 to map() must support iteration 

当我使用

ranges=slice(0,1,10) 
scipy.optimize.brute (func_app_array, (ranges,)) 

任何一个可以解释，为什么我得到这个类型不匹配错误和如何解决它？

为方便起见，scipy.optimize.brute的接口附下面：

Answer 1

输入参数阵列是squeezed它被传递给你的函数之前。一维数组变成一个0-D数组，基本上就是你想要使用的数值。只使用你的func_cpp而不包装。另外，请注意slice被定义为slice（start，stop [，step]），您可能打算切换第二个和第三个参数。