如何在Scipy中集成NumPy数组？

Question

如何在Scipy中集成NumPy数组？

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我有一个计算成本相对较高的函数，给定单个标量后返回一个numpy.array()对象。当我尝试使用scipy.integrate.romberg积分此函数时，针对标量参数进行积分，我会收到来自scipy内部的错误，这是由于它用于确定收敛的条件造成的：

Traceback (most recent call last):
  File "wqc.py", line 148, in <module>
    H_cycle = (m.pi / wt) * scipy.integrate.romberg(H_if, 0, m.pi / wt)
  File "/usr/lib/python2.6/site-packages/scipy/integrate/quadrature.py", line 471, in romberg
    while (abs(result - lastresult) > tol) and (i <= divmax):
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

有没有一种方法可以一次性集成整个数组，或者我需要逐个元素进行集成？我想避免第二种解决方案，因为没有简单的方法来计算数组中的一个元素。

- Chris Granade

3个回答

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从纯数学意义上讲，你正在尝试做的事情是具有歧义的。积分例程无法知道您是否想要同时积分多个标量函数（就我所理解的而言），还是像这些怪兽之一：http://en.wikipedia.org/wiki/Vector_calculus#Theorems

我会在此处执行的操作是对昂贵函数进行制表、插值(使用scipy.interpld或UnivariateSpline)，并积分它们。

- ev-br

你提供的所有定理都涉及到多变量函数（或向量变量），这就是为什么我强调所讨论的函数只接受单个标量的原因。话虽如此，插值的想法确实很有道理。你认为将昂贵的函数进行记忆化处理也可能有帮助吗？ - Chris Granade

关于积分：比如说，进行线积分涉及到参数化一条线 - 剩下的就是对一个标量变量的积分。 - ev-br

关于记忆化：我不确定你具体指的是什么。当然，处理昂贵函数的确切技术取决于您的需求。最简单的方法，特别是如果内存不是太大的问题，就是在某个网格上制表，然后只从那一点开始处理插值。 - ev-br

-2

http://www.sagemath.org 可能提供数值积分的替代方法。

- GaBorgulya

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- awesomo · Accepted Answer

问题似乎出现在这里：

abs(result - lastresult) > tol

result和lastresult很可能是numpy数组（而不是单个值）。因此，上述整个表达式计算的是一个真值数组，而不是单个的True/False。因此，当您将上述表达式的结果与(i <= divmax)进行and运算时，会出现错误The truth value of an array with more than one element is ambiguous.。ValueError的建议是恰当的。您应该将真值数组转换为单个真值。

example = numpy.array([True, True, True, False])
example.any()
>>> True
example.all()
>>> False

这将解决该问题。