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import numpy

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy import integrate

def f(x,y):
    return x*y + x**2 

def integral(x,y):
    I = integrate.quad(f, 0, x, args=(y,))[0]
    return I

def gau(x,y):
    return (1+x)*integral(x,y)


xlist = numpy.linspace(-3.0, 3.0, 100)
ylist = numpy.linspace(-3.0, 3.0, 100)
X, Y = numpy.meshgrid(xlist, ylist)
Z = gau(2, Y)

print(Z)

我不断收到错误消息“提供的函数没有返回有效的浮点数。” ，我认为问题在于我尝试将数组传递给 quad 函数。我考虑过用类似的方法评估数组每个条目的积分：

yi=numpy.linspace(-3.0,3.0,100)
for i, item in enumerate(yi):
    return integral[i]=integrate.quad(f,0,x,args=(yi,))[0]

它不起作用，但它是正确的方法吗？还有其他/更好的建议吗？

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您可以使用一个通用函数（参见https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ufuncs.html），它对数组元素逐个进行操作。您可以使用 frompyfunc 函数（https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.frompyfunc.html）从任何函数创建这些通用函数：

ugau = numpy.frompyfunc(gau,2,1)
Z=ugau(X,Y)
于 2017-01-02T18:07:20.867 回答
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如果您的 f() 在传递数组时没有提供有效的浮点数，而不是 scipy.integral 本身；

为什么要将数组传递给 f() ？

于 2017-01-02T17:04:06.957 回答
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您可以使用quadpy（我的项目之一）。quadpy 关于函数范围和域的维度是完全向量化的，因此您可以插入一个返回向量的函数，并一次在多个区间内对该函数进行积分。您只需确保输入函数正确处理矢量化输入。在你的情况下，那将是

import numpy
import quadpy


def f(x, y):
    return numpy.multiply.outer(y, x) + numpy.multiply.outer(numpy.ones_like(y), x ** 2)


def integral(x, y):
    scheme = quadpy.line_segment.gauss_legendre(5)
    intervals = numpy.array([numpy.zeros_like(x), x])
    out = scheme.integrate(lambda t: f(t, y), intervals)
    return out


def gau(x, y):
    return (1 + x) * integral(x, y)


xlist = numpy.linspace(-3.0, 3.0, 100)
ylist = numpy.linspace(-3.0, 3.0, 100)
Z = gau(2, ylist)

print(Z)

您还可以插入xlist而不是在2这里一次计算所有内容。

于 2019-11-03T19:02:58.370 回答