Python 3.x 在python中定义lambda函数时发生ValueError

使用集成时，我收到一个

ValueError

，但我无法理解原因。以下是我的简化代码：

import numpy as np
import scipy.integrate as integrate
pbar = 1
p = np.arange(0,pbar,pbar/1000)
h = lambda p: p**2/2+p*(1-p)
Kl = lambda p: h(p) +0.02
K = Kl(p)
R = 0.5*h(p) + 0.5*h(pbar)
Vl = lambda p: np.minimum.reduce([p, K, R])
integrate.quad(Vl, 0, pbar)[0]

Vl

是三个阵列的元素最小值。最后一行给出了例外情况：

ValueError: setting an array element with a sequence.

---

有人能解释一下错误并提出一种进行集成的替代方法吗？

最后一行没有给出异常，因为它很好。当您尝试将Vl与整数或浮点而不是数组一起使用时，将出现异常。以下代码按预期运行

x = np.random.randn(K.shape)
res = Vl(x)

用你的代码。如果您想用一个数字来比较两个数组，只需创建一个以该数字作为条目的数组，即

five_array = 5*np.ones(K.shape)
res = Vl(five_array)

对编辑的答复： 这是一个非常奇怪的集成，但是如果这是你想要的，我会使用集成的定义来实现它，即

x_int = np.linspace(0,pbar,len(K))
integral = Vl(x_int).mean()*pbar

---

您有一组1000个元素数组：

In [8]: p.shape
Out[8]: (1000,)
In [9]: K.shape
Out[9]: (1000,)
In [10]: R.shape
Out[10]: (1000,)
In [11]: np.minimum.reduce([p, K, R]).shape
Out[11]: (1000,)
In [12]: Vl(p).shape
Out[12]: (1000,)
In [8]: p.shape
Out[8]: (1000,)
In [9]: K.shape
Out[9]: (1000,)
In [10]: R.shape
Out[10]: (1000,)
In [11]: np.minimum.reduce([p, K, R]).shape
Out[11]: (1000,)
In [12]: Vl(p).shape
Out[12]: (1000,)

但是

integrate.quad

正在使用标量调用

Vl

，标量是一个从0到

pbar的积分变量。积分的本质是在一组点上计算
Vl
，并适当地求和这些值

Vl（0）
产生此错误，因为它是

In [15]: np.minimum.reduce([0, K, R])    
ValueError: setting an array element with a sequence.

因此，您需要更改
Vl
以使用标量
p
，或者直接在数组上执行求和

书写

Vl = lambda x: np.minimum.reduce([x, K, R])

可能是你造成的
Vl
与与全局
p
不同的
x
不起作用
K
和
R
是全局变量，
x
是lambda的本地变量。
跳过lambda，让NumPy完成所有工作？在python2和python3上运行得很好，无法复制。很抱歉，错误发生的那一行我错了。请看编辑谢谢，按照你说的，我检查发现错误确实发生在另一行，请看编辑。您将如何修改集成以使其生效？非常感谢，我现在了解了问题，您能否提出解决方案/备选方案？