函数传入参数时出现报错

Question

我定义了一个函数object，但传入minimize函数（用于解决非线性规划问题）后报错：object() takes 1 positional argument but 2 were given
请问在不改变原函数的基础上该如何解决？谢谢

# 工地坐标a b、日储量e、日需求量d 沿用第一小题
from scipy.optimize import minimize
# 定义目标函数
def object(x):
    f1 = sum(np.sqrt(((x[12]-a)**2 + (x[14]-b)**2)))
    f2 = sum(np.sprt(((x[13]-a)**2 + (x[15]-b)**2)))
    return f1 + f2
# 定义约束条件
def inequality_constriant(x):
    return np.array([e[0]-sum(x[:6], e[1]-sum(x[6:12]))])
def equality_constriant(x):
    return np.array([x[0]+x[6]-3, x[1]+x[7]-5, x[2]+x[8]-4, x[3]+x[9]-7, x[4]+x[10]-6, x[5]+x[11]-11])
constriants = [{'type':'ineq', 'fun':inequality_constriant},
              {'type':'eq', 'fun':equality_constriant}]
# 定义决策变量的取值范围
variety_bounds = [(0, None)*12] + [(-np.inf, np.inf)*4]
# 定义初始值为第一问的解
x0 = np.hstack([x1, [5, 1, 2, 7]])

res = minimize(object, x0, variety_bounds, constraints=constriants)

Answer 1

以下回复引自免费微信小程序：皆我百晓生。 如问题解决，还请采纳。如仍有疑问，请回复留言或私信博主，以便获得更精准的帮助。

在PYTHON中，如果你尝试将一个对象传递给一个函数，并且这个函数需要一个特定的输入参数，那么你可能会遇到错误。这通常是因为传入的参数不是必需的或者不正确地被传递了。以下是一些可能的原因和解决方案：

原因分析

1. 类型不当：

   • 确保传入的参数是正确的数据类型。

2. 参数数量不符：

   • 检查传入参数的数量是否与函数的输入参数相匹配。

3. 类型错误：

   • 检查传入的参数是否符合预期的数据类型。

4. 未定义的参数：

   • 检查传入的参数是否为函数定义中的任何特殊参数或变量。

5. 异常处理：

   • 如果你使用的是异常处理来捕获可能的异常，确保这些异常已经被处理并释放资源。

6. 函数签名错误：

   • 确认你的函数定义中是否存在语法错误。

解决方案

1. 检查传入参数：

   • 检查传入的参数是否符合函数定义的要求。
   • 可以通过调用函数的方法名来检查参数的合法性。

2. 类型检查：

   • 使用TYPE()函数来检查传入的参数是否为预期的类型。
   • 在函数内部使用ASSERT语句来验证传入参数的类型。

3. 异常处理：

   • 如果你的函数接受异常作为参数，确保你在异常处理代码中添加适当的错误处理逻辑。

4. 函数定义：

   • 定义函数前，先确保所有必要的参数都已经定义好。
   • 如果函数没有直接定义参数，可以考虑将其定义为函数的一部分。

5. 命名规范：

   • 使用有意义、清晰的名称来描述函数的功能。

6. 文档优化：

   • 对于复杂的函数，使用文档字符串来解释参数的意义和作用。

7. 测试：

   • 测试你的函数来确认它能够正常工作。

8. 持续学习：

   • 了解PYTHON的内置库和第三方库如何处理类似情况。

9. 迭代器和循环：

   • 当使用迭代器或循环操作对象时，确保正确处理它们的类型。

示例代码

DEF MY_FUNCTION(MINIMIZE):
    X = MINIMIZE()
    PRINT("MINIMIZED VALUE:", X)

MY_FUNCTION(MINIMIZE)

在这个示例中，我们创建了一个名为MY_FUNCTION的函数，它接收一个MINIMIZE函数作为输入，并打印出优化后的结果。然后，我们调用了这个函数并将MINIMIZE函数作为参数传入。

这样做的目的是确保函数传入参数的正确性和传递方式，从而避免可能出现的错误。