問題タブ [scipy-optimize-minimize]
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python - fmin_l_bfgs_b の呼び出しでの ValueError
私はfminこのように渡しています：
これはかなり標準的なようです。objective はスカラーを返し、objective gradient はndarraysizeの を返します2n+1。
次のエラーが表示されます。
それを取り除く方法はありますか？
python-3.x - Pandasシリーズと一緒にPandas UDF関数にスカラー値を渡すことは可能ですか?
scipy.optimize.minimizepyspark データフレームの 2 つの列で関数を使用しようとしています。
x0パラメーターを配列として Pandas UDF 関数に渡すときに、次のエラーが発生します。
これは私が最小化しようとしている機能です
これは私の neg_bin 関数です:
これらは私のパラメータです：
scipy.optimize.minimizeこれは、関数を呼び出そうとしているところです。
私はPySparkを初めて使用します.Pandasでこれを行うことができますが、今では巨大なデータセットがあり、Pandasはそれを処理するのに多くの時間を費やしています.
予想される出力形式は次のとおりです。これは、Pandas で出力として取得するものです。
theta 値を neg_bin 関数に渡すのに問題があります。neg_bin 関数は pandas.Series のみを入力として想定しているためです。可能であれば、neg_bin 関数への入力として pandas.Series と共に theta 値をスカラーとして送信する回避策を探しています。
どんな助けでも大歓迎です。ティア。
python - scipy.optimize 使用時の実行時間を評価するには?
minimize()の関数を利用する python スクリプトに取り組んでいますscipy.optimize。スクリプトは正常に動作しますが、比較的遅いため、(a) どこで時間が費やされているかを把握して (b) 速度を上げる方法を見つけようとしています。
私の現在の「遅い」ベンチマークには、各エンティティに最大 5000 個のサンプルが含まれるエンティティのデータセットがあります (つまり、エンティティごとにminimize()5000 回必要です。約 2000 個のエンティティがあります。現在の実行時間は、エンティティごとに 35 ～ 45 秒の間で変化するため、総実行時間は 80,000 秒 (または 22.2 時間) を見ています.これは 1 回限りであれば問題ありませんが、これは複数のモデルなどをテストする必要があるものです.したがって、実行時間を取得する必要があります下。
スクリプトの主要部分は次のとおりです。
for現在、ループ レベルで実行時間を記録しています。ただし、ボトルネックがどこにあるかについては、これではあまりわかりません。mineral_inversion()それは関数のレベルですか、minimize()関数自体の中にありますか、など。
質問: (1) 実行時間をスマートに記録して、これを高速化できるかどうかを判断するにはどうすればよいですか? （2）これが実際に「遅い」か、それとも私が単に不合理であり、反復するサンプルがたくさんある場合、どのように述べるのが公正な方法でしょうか? (3) 私が投げ込んだ明らかな悪い慣行/スピード トラップはありますか?