scipy.optimize.

rosen_der#

scipy.optimize.rosen_der(x)[source]#

Rosenbrock 函数的导数（即梯度）。

参数:

xarray_like: 计算导数的 1-D 点阵列。

返回:

rosen_der(N,) ndarray: em 中 Rosenbrock 函数的梯度。x。

另请参见

rosen, rosen_hess, rosen_hess_prod

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.optimize import rosen_der
>>> X = 0.1 * np.arange(9)
>>> rosen_der(X)
array([ -2. ,  10.6,  15.6,  13.4,   6.4,  -3. , -12.4, -19.4,  62. ])