迭代 scipy.integrate 中的 args 数组而不使用 for 循环

Question

假设我有一个 function f(x) = a*x，我想对给定的 a 对 x 进行积分。 我希望能够通过 scipy.integrate.quad 一个 arg 'a' 数组进行迭代。 对于一个参数，我知道这可以通过

import numpy as np
from scipy import integrate
param = 1 
def f(x,a):
    return a*x
integral = integrate.quad(f,0,1,args = (param)) # 0,1 are just arbitrary limits of integration
print(integral)

按预期工作。 但是，如果我想遍历一个参数值数组，例如）

param = np.array([1,2])
def f(x,a):
    return a*x
integral = integrate.quad(f,0,1,args = (param))
print(integral)

我收到错误消息：“只有 size-1 arrays 可以转换为 Python 标量”。 显然我可以通过实现类似的东西来避免这种情况

integrals = []
for i in param:
    integrals.append(integrate.quad(f,0,1,args = (i)))

但我想尽可能避免使用 for 循环，以便为较大的参数 arrays 和多重积分保持快速的代码。 你建议我怎么做？

Answer 1

试试 quad_vec： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.integrate.quad_vec.ZFC35FDC70D5FC69D269883A822C7A53

也不要忘记参数元组的逗号： args=(i, )