SciPy中的求解器可以处理复杂的值(即x = x’i * x“)吗？我对使用Nelder-Mead类型最小化函数特别感兴趣.我通常是Matlab用户,我知道Matlab没有复杂的解决方案.如果SciPy可以做到这一点那么我肯定是转换！提前谢谢. 最佳答案 看起来既不是scipy.optimize.fmin也不是scipy.optimize.leastsq对复杂的数字很好.例如,fmin(lambda x：np.linalg.norm(x – np.array((1.2,3 2j))),np.array((0j,0j)))收敛到数组([1.19996429,2.99997809])而且最小的只是失败了.为了使它工作,我想在R ^ 2中嵌入你的复数.所以喜欢

fmin(lambda x: np.linalg.norm(x - np.array((1.2, 0, 3,2))), np.array((0,0, 0,0)))

汇聚到

array([  1.20000095e+00,  -4.11719096e-05,   2.99999705e+00,    2.00001270e+00])

但是,如果这些功能确实能够很好地处理复杂的数字,那就太好了.