scipy.optimize.

rosen_der#

scipy.optimize.rosen_der(x)[源代码][源代码]#

Rosenbrock 函数的导数（即梯度）。

参数:

xarray_like: 要在其上计算导数的点的1-D数组。

返回:

rosen_der(N,) ndarray: Rosenbrock 函数在 x 处的梯度。

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. ])