使用时I/O形状不匹配scipy.optimize.fsolve关于二维匿名函数数组变量

Question

以下是源代码：

def lambdatest():
    F=lambda y: y-np.array([[1,2],[3,4]])
    y0=np.array([[3,4],[8,7]])    
    Y=scipy.optimize.fsolve(F,y0)
    return Y

我得到的错误是：

^{pr2}$

我环顾了一下，但似乎搞不懂。在

Answer 1

F（^{}的func参数）必须返回标量或一维数组。fsolve不处理高维数组。在

您可以使用^{}方法将二维数组展平为一维数组，然后将fsolve返回的解决方案重塑为二维数组：

def lambdatest():
    F = lambda y: y - np.array([[1,2],[3,4]]).ravel()
    y0 = np.array([[3,4],[8,7]])            
    Y = scipy.optimize.fsolve(F, y0.ravel()).reshape(y0.shape)
    return Y

结果如下：

^{pr2}$