Pyomo，TypeError：'numpy.ndarray' 对象不可调用

Question

我正在尝试在基于 Python 的优化器Pyomo 中使用 scipy 命令。

我的目标是在存在风场的情况下为飞机开发最佳轨迹。 我在网格点有数据测量。 我已经使用 scipy 生成插值作为

xi, yi = np.linspace(X2.astype('float').min(), X2.astype('float').max(), 100), np.linspace(Y2.astype('float').min(), Y2.astype('float').max(), 100)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

# Interpolate
rbfX = sp.interpolate.Rbf(X2, Y2, Wx2, function='multiquadric')
zXi = rbfX(xi, yi)

作为 sp 我如何称呼 scipy。 这就是我必须在任何时候计算风速的方式。 我正在插入风速。

然后，在 pyomo 部分，我写

def Wind_lammda_definition1(model, i):
    return m.Wind_lammda[i,1] ==zXi(m.lammda[i,1], m.phi[i,1])
m.Wind_lammda_const1 = Constraint(m.N, rule = Wind_lammda_definition1)

m.lammda 和 m.phi 是飞机的位置。

不幸的是，一旦我运行代码，就会出现以下错误：

    return m.Wind_lammda[i,1] ==zXi(m.lammda[i,1], m.phi[i,1])

TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable

我已经检查了这个和这个线程，据我所知，这是一条错误消息，如果有语法错误就会出现。 但是，我还没有找到，我认为这是因为我无法将 scipy 移植到 Pyomo 中。 这是真的还是可以修复？

Answer 1

让我们设置一个Rbf对象：

In [177]: X,Y = np.meshgrid(np.arange(4),np.arange(4))
In [178]: Z = np.sin(X-Y)
In [179]: fn = interpolate.Rbf(X,Y,Z)
In [180]: type(fn)
Out[180]: scipy.interpolate.rbf.Rbf

这就像你的rbfX 。 根据文档，它是callable ，也就是说它有一个__call__方法。

如果我们用 2 个标量调用它，我们会得到一个单元素数组：

In [181]: fn(1.5, 2.3)
Out[181]: array(-0.73094599)

用一对数组调用它，我们得到一个大小匹配的数组：

In [184]: fn(np.arange(1,3,.5), np.arange(0,2,.5))
Out[184]: array([0.84147098, 0.85639014, 0.84147098, 0.85639014])

这就是你的zXi 。 查看它的type 、 shape和dtype 。 这是一个数组。 它不能被“调用”，关于如何索引它有特定的规则。

zXi(m.lammda[i,1], m.phi[i,1])是错误的，因为它试图“调用”一个 numpy 数组。 但是zXi[m.lammda[i,1], m.phi[i,1]]显然有无效的索引，很可能是浮动的。 我没有检查它们是什么。

rbfX(m.lammda[i,1], m.phi[i,1])如果这两个参数是插值点可能会起作用。

zXi = rbfX(xi, yi)创建一个数组（可能是 2d (100,100)），其中包含在xi,yi网格处内插的值。 您可以选择一个元素，例如zXi[50,50]或值数组。 但是你不能把它当作插值函数，给它浮点值。