将 f(*args) 识别为具有多个参数？

如何解决将 f(*args) 识别为具有多个参数？

我创建了一个函数来计算函数的加权和，以优化曲线拟合中的权重：

def weighted_sum_of_functions(functions):
    return lambda x,*weights:sum(
                                map(
                                    lambda i:weights[i]*functions[i](x),range(len(functions))
                                )
                            )

函数 weighted_sum_of_functions(functions) 接受一个列表 f1(x):y1,...,fn(x):yn 并返回一个加权求和函数 f_sum(x,w1,wn) : w1*f1(x)+ ... + wn*fn(x)。 计算加权和就好像权重是单独的参数一样工作正常：

f1=lambda x: x*100+  0.1
f2=lambda x: x*10 + 0.01
f3=lambda x: x*1  +0.001

weighted_f1f2f3=weighted_sum_of_functions([f1,f2,f3])

print('weighted_sum=',weighted_f1f2f3(2,1,2,3))

结果：

weighted_sum= 246.123

当尝试对 curve_fit 使用如此声明的函数时会出现问题，因为加权和在技术上仍然定义为 f(x,*weights)：

print('Number of parameters: ',len(signature(weighted_f1f2f3).parameters))

curve_fit(f=weighted_f1f2f3,xdata=[1,3],ydata=[0,0],maxfev=10000)

结果：

Number of parameters:  2
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-36-c9ed43efbd9c> in <module>
     10 print('Number of parameters: ',len(signature(weighted_f1f2f3).parameters))
     11 
---> 12 curve_fit(f=weighted_f1f2f3,maxfev=10000)

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/scipy/optimize/minpack.py in curve_fit(f,xdata,ydata,p0,sigma,absolute_sigma,check_finite,bounds,method,jac,**kwargs)
    707         args = sig.args
    708         if len(args) < 2:
--> 709             raise ValueError("Unable to determine number of fit parameters.")
    710         n = len(args) - 1
    711     else:

ValueError: Unable to determine number of fit parameters.

所以我的问题是：有没有一种方法可以声明一个 lambda 表达式，它可以声明具有可调整数量的参数的函数，这些参数仍然可以在每个声明的签名中识别？ 或者，scipy.optimize.curve_fit 有没有办法使用 f(x,*args) 类型的函数进行操作？

为固定数量的函数声明 weighted_sum_of_functions(functions) 很简单，但不是一个选项，因为我预计函数列表将来会有所不同。