如何使用Scipy使用最小语功能

Question

我试图了解最小值函数的工作方式。我已经检查了文档和以下链接（

摘要我所知道的：具有剩余功能的应将数据从数据到拟合的差异，并返回最适合

我无法理解的数据的参数：< /em>一般而言，我们给出了最小值（1.函数;2。x0=初始值的数组，3。args =（xdata，ydata））。

但是，我遇到的错误是说数组的大小不是相同的，但是如果我有len（2）和xdata（1000）和ydata（1000）的Intial值数组，则它们的大小不一样

。到目前为止，我已经尝试过：

def func(w,coeffs):   
    ln = 2*(coeffs[0] + (coeffs[1]/w**2))
    ld = (coeffs[0] + (coeffs[1]/w**2) +1 )
    l  = ln/ld

    r  = (2/(1+(coeffs[0]+(coeffs[1]/w**2))))

    res = (l*r)**2
    return res

def residuals(coeffs, y, x):
    return y - func(x, coeffs)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import leastsq

x = np.linspace(1,10,1000)
y = -3*np.exp(-x)
x0 = np.array([1.5, 6800], dtype=float)
x2, flag = leastsq(residuals, x0, args = (x,y))

错误消息：valueError：操作数无法与形状（2，）（1000）一起播放，

如果有人可以向我解释此功能的工作原理，我会对其进行评估。