如何为 arrays 的数据格式化 scipy.optimize.fsolve 的参数

Question

我想使用求解器（scipy.optimize.fsolve）来求解 function、fun(x,y) 的根。 在这种情况下，我希望参数 (y) 是一个数组（例如一个数据数组）。 我还想避免使用 for 循环为 y 中的每个值调用 fsolve。

在将 arg (y) 指定为数组时，我收到一个错误，即 function 调用的结果不是正确的浮点数组。 如果我将“数据”设为元组而不是数组，则会发生其他错误。

这是问题的MWE：

import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve

def fun(x, y):
    return x+y

data = np.array([1, 2, 3, 4])
x = fsolve(fun, x0=0, args=data)
print(x)

如何更正 fsolve 的输入，以便它求解数组中每个 y 值的 fun(x,y) 的根（不使用 for 循环）？

Answer 1

传递给fsolve的 function 必须返回与此处提到的长度相同的值。

在您的情况下，您将x0=0和args=np.array([1,2,3,4])传递给 fsolve。 fun的返回值与 x0 的长度不同（x0 是标量，args 是形状为(4,)的数组）。

以下代码解决了您的问题：

    import numpy as np
    from scipy.optimize import fsolve

    def fun(x, y):
        return x+y

    data = np.array([1, 2, 3, 4])
    x = fsolve(fun, x0=np.array([0,0,0,0]), args=data)
    print(x)