将函数与numpy数组的每个元素集成为集成的限制

问题描述

我在python中有一个函数（也使用scipy和numpy）定义为

I have a function in python (using scipy and numpy also) defined as

import numpy as np
from scipy import integrate
LCDMf = lambda x: 1.0/np.sqrt(0.3*(1+x)**3+0.7)

我想将其从0集成到一个numpy数组中的每个元素，例如 z = np.arange（0,100）

I would like to integrate it from 0 to each element in a numpy array say z = np.arange(0,100)

我知道我可以为每个循环遍历的元素编写一个循环

I know I can write a loop for each element iterating through like

an=integrate.quad(LCDMf,0,z[i])

但是，我想知道是否

推荐答案

在对<$ c进行修补之后，有一种更快，更有效（更简单）的方法来执行此操作。 $ c> np.vectorize 我找到了以下解决方案。简单-优雅并且有效！

After tinkering with np.vectorize I found the following solution. Simple - elegant and it works!

import numpy as np
from scipy import integrate
LCDMf = lambda x: 1.0/math.sqrt(0.3*(1+x)**3+0.7)
np.vectorize(LCDMf)

def LCDMfint(z):
    return integrate.quad(LCDMf, 0, z)

LCDMfint=np.vectorize(LCDMfint)
z=np.arange(0,100)

an=LCDMfint(z)
print an[0]

此方法适用于未排序的浮点数组或任何我们抛出的东西

This method works with unsorted float arrays or anything we throw at it and doesn't any initial conditions as in the odeint method.

我希望这也会对某人有所帮助...谢谢大家的投入。

I hope this helps someone somewhere too... Thanks all for your inputs.

这篇关于将函数与numpy数组的每个元素集成为集成的限制的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！