scipy.optimize.

OptimizeResult

class scipy.optimize.OptimizeResult

表示最佳化結果。

註解

根據所使用的特定求解器，OptimizeResult 可能不具有此處列出的所有屬性，並且它們可能具有此處未列出的其他屬性。由於此類別本質上是具有屬性存取器的 dict 子類別，因此可以使用 OptimizeResult.keys 方法查看哪些屬性可用。

屬性:

xndarray

最佳化的解。

successbool

最佳化器是否成功退出。

statusint

最佳化器的終止狀態。其值取決於底層求解器。詳情請參閱 message。

messagestr

終止原因的描述。

funfloat

x 處目標函數的值。

jac, hessndarray

x 處目標函數的 Jacobian 矩陣和 Hessian 矩陣的值（如果可用）。Hessian 矩陣可能是近似值，請參閱相關函數的文件。

hess_invobject

目標函數 Hessian 矩陣的反矩陣；可能是近似值。並非所有求解器都可用。此屬性的類型可以是 np.ndarray 或 scipy.sparse.linalg.LinearOperator。

nfev, njev, nhevint

目標函數及其 Jacobian 矩陣和 Hessian 矩陣的評估次數。

nitint

最佳化器執行的迭代次數。

maxcvfloat

最大約束違規。

方法

__getitem__	x.__getitem__(y) <==> x[y]
__len__(/)	傳回 len(self)。
clear()
copy()
fromkeys(iterable[, value])	使用來自 iterable 的鍵和設定為 value 的值，建立新的字典。
get(key[, default])	如果鍵在字典中，則傳回鍵的值，否則傳回 default。
items()
keys()
pop(key[, default])	如果找不到鍵，則傳回給定的 default 值；否則，引發 KeyError。
popitem(/)	移除並傳回 (key, value) 對作為 2 元組。
setdefault(key[, default])	如果鍵不在字典中，則插入鍵並將值設為 default。
update([E, ]**F)	如果 E 存在且具有 .keys() 方法，則執行：for k in E: D[k] = E[k] 如果 E 存在且缺少 .keys() 方法，則執行：for k, v in E: D[k] = v 在任一情況下，之後都會執行：for k in F: D[k] = F[k]
values()