python积分问题。TypeError：只有大小为1的数组才能转换为Python标量

我试图找到一个积分函数数组，但我在形状和尺寸方面有一些问题。我找到了系数k，然后找到了区间x=（0，a）的能量，其中a=1，n=（-Nmax，Nmax）。我还试图将它们矢量化。但每次它都会给我新的错误。我不知道如何解决这个问题，因为我需要这个integrate函数调用另一个函数来绘制图形

def k_n(n):
    k = fsolve(lambda n : np.tan(n*a/2.) - np.tanh(n*a/2.),n)
    return(k)

def E(n):
    return(np.piecewise(n,[n<0.,n>=0.],
                        [lambda n: -k_n(n)**2 ,
                         lambda n: k_n(n)**2 ]))

def integrand1(x,n):
    return(np.sin(k_n(n)*x)**2)

def integrand2(x,n):
    return((np.sin(k_n(n)*a/2.))**2*(np.sinh(k_n(n)*(a-x)))**2/2*
np.exp(-a*k_n(n))*(np.sinh(k_n(n)*a/2.))**2)

def integrate(n): 
    integrand = spi.integrate.quad(integrand1,0,a/2,args=(n))+spi.integrate.quad(integrand2,a/2,a,args=(n)) 
    one = np.true_divide(1, integrand )
    return(one)

TypeError：只有大小为1的数组才能转换为Python标量 返回_quadpack._qagse（func，a，b，args，full输出，epsabs，epsrel，limit

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无法将数组发送到函数进行积分。四元函数期望函数只有一个输出（就像数学函数一样）。但您可以迭代n_r数组：

n_r = np.arange(-Nmax, Nmax,1)
x_r = np.arange(0,a,.1)

print(k_n(n_r))
print(E(n_r))
print(np.array([integrate(n) for n in n_r]))

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结果是一个二维numpy数组。

@BillBell:“这意味着在Python中返回长度为1的元组”-不，它没有，这是拼写

（x，）

，而不是

（x）

“您在赋值语句中重新定义了集成的标识符”-这实际上也不重要，尽管样式不好。错误表示您提供了多个值（列表、元组或数组）作为一个参数，函数只需要一个。例如，

quad

只能解一个区间的积分，而不是一次解几个区间的积分。@Eric函数k_n应该返回区间数组中的所有系数k-Nmax到Nmax。很抱歉，我已更正了函数积分。我在数组和元组方面有问题，但我仍然不知道如何重写它。如果我做一个区间n_r，它将返回一个变量的元组，这会起作用。但是我不知道是否可以这样写：调用k_n并将函数积分到另一个。@hpaulj，我尝试使用另一个模或高斯函数，或者例如：被积函数=np.array（[integrate（n））对于n in n_r]）但是我得到了我不想要的元组中的元组。将数组传递给

integrate

会将其传递给

integrand1

和

integrand2

。结果是多个值，与

n\u r

的大小相匹配。这就是

quad

所阻碍的-它只能集成一个标量函数。我也尝试过了，它可以工作但是确实是的，我将有一个二维numpy数组。我使用integrate函数在最后一个函数中调用它来绘制一个图。例如，如果我在这里写

integrate=np.array（[integrate（n）for n in n_r]）

并调用它，例如函数fun（n，r）我会得到norm1，但我不能得到norm2，因为形状不同。

def-fun（x，n）：norm1=np.sqrt（integration）norm2=norm1*np.sin（x）

但谢谢你，我想，我需要使用另一种方法，但在积分中使用四次方，或者用数字编写：）你需要什么形式的结果？你说的标准1和标准2是什么意思？什么形状不一样？我觉得这更像是一个转换的问题，而不是四元函数的问题。对于一个值，在四元函数中得到一个结果。对于具有范围的两个变量，您将收到一个矩阵。听起来和我期望的交互函数完全一样。

n_r = np.arange(-Nmax, Nmax,1)
x_r = np.arange(0,a,.1)

print(k_n(n_r))
print(E(n_r))
print(np.array([integrate(n) for n in n_r]))