双for循环vsnp.from函数（），为什么他们在我的案例中给出不同的结果？

Question

在尝试编程时，我需要从一个函数中创建一个2D数组（矩阵），该函数以矩阵索引（在下面的示例中是I和j）为参数并返回矩阵元素。你知道吗

我从其他答案中看到numpy.from函数（）以及numpy.vectorize矢量化（）应该做的诀窍，但在我的情况下，这两个似乎给了一个不同的结果，有什么可能是错误的？你知道吗

更具体地说，我在比较：

for i in range(velikost):
    for j in range(velikost):
        u[i][j] = pomozna(i,j)
return u

对于这一点（我认为相当于上述内容）：

return np.fromfunction(np.vectorize(pomozna),u.shape)

下面是我的完整代码，如果你想自己运行它。感谢您的帮助，谢谢！你知道吗

import numpy as np
def jacobi(u,h,q):
    velikost = u[0].size
    star = np.copy(u)
    def pomozna(i,j):
        if i==0 or i==velikost-1 or j==0 or j==velikost-1:
            return 0
        return 1/4*(star[int(i+1)][int(j)]+star[int(i-1)][int(j)]+star[int(i)][int(j+1)]+star[int(i)][int(j-1)] - h*h*q[int(i)][int(j)])
    #return np.fromfunction(np.vectorize(pomozna),u.shape)
    for i in range(velikost):
        for j in range(velikost):
            u[i][j] = pomozna(i,j)
    return u
h=0.05
iksi = np.linspace(0,1,int(1/h))
ipsiloni = np.linspace(0,1,int(1/h))
qji = [[-1 for iks in iksi] for ips in ipsiloni]
zacetna = np.asarray([[1.0 for iks in iksi] for ips in ipsiloni])
zacetna[0] = np.zeros(iksi.size)
zacetna[-1]=np.zeros(iksi.size)
zacetna[:,0] = np.zeros(iksi.size)
zacetna[:,-1] = np.zeros(iksi.size)
print(jacobi(zacetna,h,qji))

Answer 1

或许可以试试

return 0.0

在波莫兹纳。你知道吗