Python 对二维匿名函数数组变量使用scipy.optimize.fsolve时I/O形状不匹配

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：

    raise TypeError(msg)
TypeError: fsolve: there is a mismatch between the input and output shape of the 'func' argument '<lambda>'.

raisetypeerror（msg）
TypeError:fsolve:“func”参数“”的输入和输出形状不匹配。

我环顾了一下四周，但似乎没有什么意义

F

（的

func

参数）必须返回标量或一维数组

fsolve

不处理高维数组

您可以使用该方法将二维阵列展平为一维阵列，然后将

fsolve

返回的解决方案重塑为二维阵列：

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：

>>> lambdatest()
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  4.]])

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在回答之前，我应该记得这句话：非常好用，非常感谢。很抱歉，这是一个重复的问题，我搜索过，但没有找到那个特定的职位。