lmfit 中的位置参数不能是 SciPy CubicSpline 数据类型

问：

问题：
如果我插入 lmfit 的位置参数数组是从 获得的。minimize()scipy.interpolate.CubicSpline

我收到以下错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'CubicSpline' and 'float'

该操作用于我的模型函数中，我将位置参数数组 （） 与拟合参数 （） 相乘，如下所示。基本上，lmfit 认为 （） 是一种类型，即使它是一个浮点数组。*xpars['a']x_listCubicSpline

我的代码：

import scipy.interpolate as scpi
import numpy as np
from lmfit import Parameters, minimize

A = np.linspace(0,1,100)
B = A**2 

y_list = np.linspace(1,100,100)
x_list = scpi.CubicSpline(A, B)

def model(pars, x, data=None):
    model = x*pars['a']
    if data is None:
        return model
    return model - data

fit_params = Parameters()   
fit_params.add('a',  value = 1., min = 0.0, vary=True)
coeff = minimize(model, 
                 fit_params, 
                 args=(x_list(A),), 
                 kws={'data': y_list}, #cut off distance
                 method='basinhopping', 
             )

这是我到目前为止尝试过的：

• type(x_list)显示它是一个浮点数数组
• x_list*0.1在单元格中工作
• 类型转换为浮点数组并不能解决问题：x_listx_list = np.asarray([float(j) for j in x_list])