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我ValueError在使用集成时收到一个，但我不明白为什么。这是我的简化代码：

import numpy as np
import scipy.integrate as integrate
pbar = 1
p = np.arange(0,pbar,pbar/1000)
h = lambda p: p**2/2+p*(1-p)
Kl = lambda p: h(p) +0.02
K = Kl(p)
R = 0.5*h(p) + 0.5*h(pbar)
Vl = lambda p: np.minimum.reduce([p, K, R])
integrate.quad(Vl, 0, pbar)[0]

Vl是三个数组的元素最小值。最后一行给出了例外：

ValueError: setting an array element with a sequence.

有人可以解释错误并提出另一种进行这种集成的方法吗？

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2 回答 2

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最后一行没有给出异常，因为它很好。当您尝试将 Vl 与整数或浮点数而不是数组一起使用时，您将遇到异常。以下代码按预期运行

x = np.random.randn(K.shape)
res = Vl(x)

用你的代码。如果您想将两个数组与单个数字进行比较，只需创建一个只有该数字作为条目的数组，即

five_array = 5*np.ones(K.shape)
res = Vl(five_array)

对编辑的回答：这是一个非常奇怪的集成，但如果这是你想要的，我会使用集成的定义来做到这一点，即

x_int = np.linspace(0,pbar,len(K))
integral = Vl(x_int).mean()*pbar
于 2017-02-20T11:05:52.157 回答
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你有一堆 1000 个元素数组：

In [8]: p.shape
Out[8]: (1000,)
In [9]: K.shape
Out[9]: (1000,)
In [10]: R.shape
Out[10]: (1000,)
In [11]: np.minimum.reduce([p, K, R]).shape
Out[11]: (1000,)
In [12]: Vl(p).shape
Out[12]: (1000,)
In [8]: p.shape
Out[8]: (1000,)
In [9]: K.shape
Out[9]: (1000,)
In [10]: R.shape
Out[10]: (1000,)
In [11]: np.minimum.reduce([p, K, R]).shape
Out[11]: (1000,)
In [12]: Vl(p).shape
Out[12]: (1000,)

但是用一个标量integrate.quad调用Vl，一个从 0 到 的积分变量pbar。积分的本质是Vl在一堆点上进行评估，并对这些值进行适当的求和。

Vl(0)产生此错误，因为它是

In [15]: np.minimum.reduce([0, K, R])    
ValueError: setting an array element with a sequence.

因此，您需要更改Vl为使用标量p，或直接在数组上执行求和。

写作

Vl = lambda x: np.minimum.reduce([x, K, R])

可能已经使您了解其中的差异。 Vl不适用于与x全局不同的p. K并且R是全局变量，x是 lambda 的本地变量。

于 2017-02-20T16:53:56.173 回答