函数返回数组（1）与Python中的大小不匹配

Question

我对Python不熟悉，所以请容忍我。我用Python中的odeint函数求解一个模型，在这个模型中，我得到的错误是func（1）返回的数组大小与y0（2）的大小不匹配。。也许我在返回odeint函数中的args时犯了一个错误，但我看到了odeintLINK的一篇相关帖子，它与返回的参数配合得很好。我不知道问题出在哪里，或者可能我把错误弄错了方向。如果我错了，请纠正我。在

from scipy import *
from scipy.integrate import odeint
from operator import itemgetter
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter
from pylab import *

import sys

ExpData = [1.0 , 1.1660520579009868 , 1.3688685188071037 , 1.6165891026469563 ,
           1.9191557810726714 ]

t_range = arange(0.0,20.0,0.1)

y0 = [1,0.5]
VarList = ["a","b"]
ParaList = ["k1","k2"]
k1 = 1
k2 = 2


def func(Y,t,modelID,t1,t2):
    return GenModel(Y,modelID,t1,t2)

def GenModel(Y,modelID,t1,t2):
    RetY = [None]
    if modelID == 1:
        RetY = Y[0] + Y[1]
    elif modelID == 2:
        RetY = t1*Y[0] + Y[1]
    elif modelID == 3:
        RetY = Y[0] + t1*Y[1]
# code reduced from here

    if Y[0] == 0 or Y[1] == 0:
        if modelID == 27:
            RetY = 0
        elif modelID == 28:
            RetY = 0
    if Y[0] != 0 and Y[1] != 0:
        if modelID == 27:
            RetY = Y[0]*Y[1]
        elif modelID ==28:
            RetY = t1*Y[0]*Y[1]
        elif modelID == 29:
            RetY = t2*Y[0]*Y[1]
           # code reduced from here as well
    return RetY

def EvalModelFitness(Stofloat,ExpData):
    Sum = 0.0
    for i in range(len(Stofloat)):
        Sum += (Stofloat[i]-ExpData[i])**2
    print Sum/len(Stofloat)

if y0[0] == 0 or y0[1] == 0:
    NumModels = 28
else:
    NumModels = 39

for j in range(1,NumModels+1):
    S = odeint(func, y0,t_range,args=(j,k1,k2))
    Stofloat = S[:,0].astype(type('float',(float,),{}))
    EvalModelFitness(Stofloat,ExpData)

Answer 1

首先，您似乎没有在“func”函数中的任何地方使用t。在

其次，返回值集的长度必须与Y0的长度匹配。这里从func返回一个值（1，与错误状态类似），Y0的长度为2（就像错误状态一样）。在