我必须使用具有数值积分的函数（scipy.integrate.quad）来评估矩阵的每个元素。矩阵的元素是 5202x3465 灰度图像的像素。
我可以使用 GPU，我想并行评估尽可能多的元素，因为现在，使用线性编程，整个计算需要超过 24 小时。
这是示例代码：

我尝试像这样使用多处理（作为 mp）：

或使用 img = pool.map(myFunc(constant_args), (arows, acolumns))
但它给了我：
TypeError: myFunc() missing 2 required positional arguments: 'j' 和 'i'

我不了解其他示例的工作原理，也不知道文档中使用的术语。
我只想将该嵌套循环划分为子线程，如果有人提出不同的方法，我会全力以赴。
附言。我尝试使用 numba，但在与一些 Scipy 库交互时会出错

预先感谢您的帮助！

我想使用有效的（矢量化/并行化）方法集成一个采用数组参数的函数。

我可以在代码中使用不需要的循环来获得所需的输出，如下面的（降低复杂性）示例所示：

但是，我的实际函数需要处理更大的数组输入，这会导致计算持续时间过长。

我尝试了以下变化，并获得了知识（如对此问题的评论中所述），vec_func=True选项scipy.integrate.quadrature实际上并不能将向量值参数作为参数传递到正在集成的函数中。[旁白：这使得它与 MATLABintegral函数完全不同，该选项ArrayValued, true确实启用了该功能，这导致对积分进行更快、明显并行化的评估。]

如何使用 Scipy 集成数组参数函数而不使用循环？

所以我对 Python 很陌生，我还不习惯这种语法。这可能是一个简单的问题，但话说回来，我是新手，所以我不知道写这个的正确方法是什么。我应该将 f(x)= 6x*(1-x) 与区间 [0,1] 集成，但是在编写代码时出现语法错误。我尝试更改括号，但仍然出现相同的错误。同样，我知道这可能非常简单，但我仍在尝试习惯 Python，因此非常感谢您的帮助。

我一直在尝试使用需要在 sigma 中集成的 Python 代码来处理我的项目。我收到以下错误，尽管尝试了多种方法，但我无法解决它。您可以在下面找到我的代码的较短版本，用于错误重复。

如果积分的下限为零或正数，则代码可以毫无问题地运行。如果它是否定的代码给出错误...

将多变量函数的积分定义为第二个函数python

我正在使用 python 仅对一个变量集成一个多变量函数（它是 x 和 theta 的函数，我正在对从 0 到 2*pi 的 theta 进行积分，因此结果是 x 的函数）。我尝试了以下方法：

我收到以下错误：

我认为这是因为四元积分器的结果是一个包含两个元素的数组，而 python 不喜欢基于索引数组定义函数？不过，这是对问题的完整猜测。如果有人知道我如何解决这个问题并可以让我知道，那就太好了:)

第二次尝试

我已经成功地使用以下代码获得了积分图：

但这并没有给出 A(x) 作为函数，由于我定义它的方式，它需要一个数组形式的输入。我需要该函数与 aIntegrand 具有相同的形式，其中当给定参数返回单个值时，该函数可以重复集成。

我一直在研究一种用于在并行处理中反转拉普拉斯变换的算法（即同时集成 s 空间中的多个拉普拉斯函数），但我知道并行处理不是问题，因为这种方法为解决问题而实施。但是问题仍然存在，基本上我的代码一遍又一遍地吐出这个：

以及各种域错误。我指出了问题所在。基本上是这样的：

u当被传递给我想要集成的任何函数时，变为全零。不确定它是否是集成功能：

或拉普拉斯函数f_p本身，但我已经尝试了所有方法，我不能浪费更多时间旋转我的轮子。我会很感激我能得到的任何帮助。这是运行第一个拉普拉斯反演所需的代码：

我必须使用 Python 中的“quad”和“args”积分来解决“Fringes of Young”问题

对于源大小 R，屏幕上 M(X,Y) 的强度公式如下：

源点 S 的坐标(xs=0,ys)为-R/2<=ys<=R/2

我需要创建一个函数来I(X,Y,R)使用“quad”的“args”计算强度。然后，绘制I(0,Y,10e-6)介于 -0.01 和 0.01 之间的 Y，还有I(0,Y,0.002),I(0,Y,0.003),I(0,Y,0.004). 知道我的错在哪里吗？

我的代码：

结果 ：

预期的 ：

我还想绘制（使用带有参数的imshow：cmp（gray），vmin，vmax）对应于I（X，Y，1e-06）的2D图像。（X 在 -10 到 10 之间）。

对于我的硕士论文，我正在尝试实现一个代码来评估时间和温度的测量数据，然后用最小二乘法计算变量。问题是 Python 似乎没有改变积分边界中的变量。该模型基于热响应测试的移动线源，如果有人熟悉的话。代码如下所示：

所以我需要为coeffs[0]and获得一个很好的价值coeffs[1]。问题是 Python 只更改了coeffs[1]. 是否有更好的方法来实现模型女巫改变每个时间步长的积分边界？我想，我对四边形和/或最小二乘的工作方式有误。

我正在使用双积分，并且内部积分具有可变界限。我编写了一个函数，使用 SciPy 的四元积分，它允许我评估这个积分。但是，我想要的只是评估内部积分，这样我剩下的就是一个关于某个变量的单个、未评估的积分。然后我想绘制这个“中途”评估的双积分与该变量的范围，以便我可以看到一些趋势。但是，当我输入该变量的数组时（它只是 0-10000，但增量为 1，它会提供以下错误消息：

“ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用 a.any() 或 a.all()”

在此之前我已经定义了函数，允许我输入一个数组（它在数组中的许多点输出该函数），所以我不确定为什么现在会弹出这个消息。我认为这与我在定义函数时使用 SciPy 的“quad”集成有关。我该如何解决这个问题以便我可以输入一个数组？

附件是完整错误消息的图片

我正在尝试使用quadpy，因为我想对 2D 积分进行 2D 数值矢量积分。为了了解工作速度有多快quadpy，我想对其进行测试并将其与scipy一维矢量积分进行比较。于是我写了一个简单的代码：

没有使用 quadpy 的经验，我收到以下错误：