python - 函数定义和函数调用在 python 3 中产生语法错误，即使在复制和粘贴时也是如此

Question

我正在尝试使用梯度下降来解决与 python 中的三阶多项式拼接的幂律的最小二乘拟合问题。我已经计算了关于 Matlab 中参数的梯度。我手工计算的边界条件。我在卡方最小化算法中遇到了语法错误，该算法必须考虑边界条件。我正在为一个机器学习课程做这件事，我正在完成一个有点自我指导和自我提出的长期项目，但由于这个我不知道如何克服的语法错误，我被困住了。我不会因此而获得班级学分。这只是放在我的简历上的东西。

def polypowerderiv(x,a1,b1,c1,a2,b2,c2,d2,boundaryx,ydat):


    #need to minimize square of ydat-polypower
    #from Mathematica, to be careful
    gradd2=2*(d2+c2*x+b2*x**2+a2*x**3-ydat)
    gradc2=gradd2*x
    gradb2=gradc2*x
    grada2=gradb2*x

    #again from Mathematica, to be careful
    gradc1=2(c+a1*x**b1-ydat)
    grada1=gradc1*x**b1
    gradb1=grada1*a1*log(x)

    return [np.sum(grada1),np.sum(gradb1),\
        np.sum(gradc1),np.sum(grada2),np.sum(gradb2),\
        np.sum(gradc2),np.sum(gradd2)]


def manualleastabsolutedifference(xdat, ydat, params,seed, maxiter, learningrate):
    chisq=0 #chisq is the L2 error of the fit relative to the ydata
    dof=len(xdat)-len(params)
    xparams=seed
    for step in np.arange(maxiter):
        a1,b1,c1,a2,b2,c2,d2=params
        chisq=polypowerlaw(xdat,params)
        for i in np.arange(len(xdat)):
            grad=np.zeros(len(seed))
            for i in np.arange(seed):


        polypowerlawboundarysolver=\
        polypowerboundaryconstraint(xdat,a1,b1,c1,a2,b2,c2)

        boundaryx=minimize(polypowerlawboundarysolver,x0=1000) 
        #hard coded to be half of len(xdat)
        chisq+=abs(ydat-\ 
            polypower(xdat,a1,b1,c1,a2,b2,c2,d2,boundaryx)
        grad=\
            polypowerderiv(xdat,a1,b1,c1,\
            a2,b2,c2,d2,boundaryx,ydat)

    params+=learningrate*grad
return params

我得到的错误是：

文件“”，第 14 行
grad=polypowerderiv(xdat,a1,b1,c1,a2,b2,c2,d2,boundaryx,ydat)
^ SyntaxError: invalid syntax

另外，我在格式化时遇到了一些小麻烦。请帮忙。这是我在 Stack Overflow 上的前几篇帖子之一，经过多年的上下投票。感谢您的广泛帮助，社区。

标签： pythonsyntax

Answer 1

根据 Alan-Fey，您忘记了一个右括号：

chisq+=abs(ydat-\ 
            polypower(xdat,a1,b1,c1,a2,b2,c2,d2,boundaryx)

应该

chisq+=abs(ydat-\ 
            polypower(xdat,a1,b1,c1,a2,b2,c2,d2,boundaryx))