scipy.optimize.

rosen_der#

scipy.optimize.rosen_der(x)[源]#

Rosenbrock 函数的导数（即梯度）。

参数:
xarray_like

要计算导数的点的一维数组。

返回:
rosen_der(N,) ndarray

Rosenbrock 函数在 x 处的梯度。

另请参阅

rosen, rosen_hess, rosen_hess_prod

注意

rosen_der 除了 NumPy 之外，还对 Python 数组 API 标准兼容的后端提供实验性支持。请考虑通过设置环境变量 SCIPY_ARRAY_API=1 并提供 CuPy、PyTorch、JAX 或 Dask 数组作为数组参数来测试这些功能。支持以下后端和设备（或其他功能）组合。

库

CPU

GPU

NumPy

✅

不适用

CuPy

不适用

✅

PyTorch

✅

✅

JAX

⛔

⛔

Dask

✅

不适用

请参阅 对数组 API 标准的支持 了解更多信息。

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. ])
在本页