用Pycharm实现梯度下降法求余弦曲线的极小值出现了line 13, in <module>
while deta_h< error_rate:
TypeError: '<' not supported between instances of 'tuple' and 'float'
这是代码 ，怎么改，求解，快哭了，小白
import math
import numpy as np
def f(x):
return 0.03693* math.sin ( 1.165 *x- 1.538 ), math .sin (1.165 *x- 1.538)
def h(x):
return 1.165*0.03693*math.cos(1.165*x-1.538), math .cos (1.165 *x- 1.538)
a = 4.32517219917013 # 初始点（初始横坐标）
step = 0.01 #（步长）
count =0 # 记录迭代次数
deta_h = h(a) # a更新前后的差值（初始值设定为起始点，也可以设置为大于阈值的任意的数）
error_rate = 1e-5 # 给定的阈值
while deta_h< error_rate: # 这里怎么改，求解。
b = a-step* h(a) # 更新a，用新的变量接收
deta_h = np.abs(h(b)-h(a))
count += 1
a = b-step*h(b)
y = f( b )
print('迭代次数%d'%count)
print(a)
print(y)
print('极值点为（%f,%f）'%(a, y ))
因为f 和h两个函数返回的均为元组类型数据，不能与标量直接运算或比较，要么用索引去获取其中一个值，要么在函数内进行计算后返回一个值供后续调用。
import math
import numpy as np
def f(x):
return 0.03693 * math.sin(1.165 * x - 1.538)
def h(x):
return 1.165*0.03693*math.cos(1.165*x-1.538)
a = 4.32517219917013 # 初始点（初始横坐标）
step = 0.01 # （步长）
count = 0 # 记录迭代次数
deta_h = h(a) # a更新前后的差值（初始值设定为起始点，也可以设置为大于阈值的任意的数）
print(deta_h)
error_rate = 1e-5 # 给定的阈值
while deta_h < error_rate: # 这里怎么改，求解。
b = a-step * h(a) # 更新a，用新的变量接收
deta_h = np.abs(h(b)-h(a))
count += 1
a = b-step*h(b)
y = f(b)
print('迭代次数%d' % count)
print(a)
print(y)
print('极值点为（%f,%f）' % (a, y))
"""
计算结果：
...
迭代次数265
4.527065718292443
-0.020669715062149065
极值点为（4.527066,-0.020670）
"""
h()函数返回的deta_h是一个二元组，error_rate是一个浮点数，这两个当然无法比较大小了。看后面的代码，多处用到了h()函数，且都是作为乘和减的参数，因此建议题主确认h()函数真的需要返回一个元组吗？