Python 创建一维数组，其中元素是存储函数的二维numpy数组的和

如果以前有人问过，我道歉。我对python和编程都是新手，所以如果有人问我，请告诉我正确的方向。我正在使用python 3.7

我有一个2D numpy数组，其中每个元素都是一个存储函数。我想在每列中添加函数，以获得一个1D数组，其中1D数组的元素是单个函数。我不知道为什么np.sum（）函数不起作用。我得到一个1D数组，但函数仅来自“NPWAVEXNS”数组的第一列

i、 e

[[X00，X01，…，X0n]

[X10，X11，…，X1n]

[Xn0，Xn1，…[Xnn]]

->[[X00+X10+…+Xn0，X01+X11+…+Xn1，X0n+X1n+…+Xnn]]

np.sum（）函数似乎适用于整数，因此我不确定当元素是函数时它为什么不起作用。下面给出了我的代码示例。如果此代码工作正常，我怀疑在使用“4”基函数时会得到这4个图

来自scipy导入垫、矩阵、集成
从scipy.integrate导入四元组
将numpy作为np导入
从numpy进口linalg作为la
导入操作系统
从matplotlib导入pyplot作为plt
#定义变量和函数
MP=浮子（9.10938356e-31）#电子质量，单位为kg
WL=浮球（1e-10）#井的长度（米）
CON=浮子（1.60218e-19）#恒定高度（焦耳）
Hb=浮点数（1.054571726e-34）#约化的普朗克常数，单位为J s
NB=int（输入（“基函数数”）#定义要使用的基集数
#####初始势能#####
PE=[]
对于范围（1，NB+1）内的j：
alist=[]
对于范围（1，NB+1）内的k：
F1=积分四元（λx:（（2/WL）*np.sin（（k*np.pi*x）/WL）*
（-CON）*np.sin（np.pi*x/WL））*np.sin（（j*np.pi*x）/WL）），0，WL[0]
如果F1<-1e-25：
F1=F1
elif F1>1e-25：
F1=F1
其他：
F1=0
附加列表（F1）
PE.append（列表）
PEarray=np.asarray（PE）
#####初态动能#####
KE=[]
对于范围（1，NB+1）内的j：
blist=[]
对于范围（1，NB+1）内的k：
F2=integrate.quad（λx:（（（（Hb**2）*（j**2）*（np.pi**2））/（MP*（WL**3）））*
（（np.sin（j*np.pi*x/WL））*（np.sin（k*np.pi*x/WL())）），0，WL[0]
如果F2<-1e-25：
F2=F2
elif F2>1e-25：
F2=F2
其他：
F2=0
blist.append（F2）
附加（blist）
KEarray=np.asarray（KE）
#####加上PE和KE得到初始状态的完整哈密顿量#####
#####然后将列表转换为numpy数组#####
总和=[0]*NB
对于范围内的i（NB）：
总和[i]=[0]*NB
对于范围内的y（len（PEarray））：
对于范围内的z（len（PEarray[0]）：
和[y][z]=PEarray[y][z]+KEarray[y][z]
npsum=np.asarray（总和）
EVal，EVec=八分之一（npsum）
Wavexns=[]
对于范围（1，NB+1）内的j：
clist=[]
对于范围（1，NB+1）内的k：
F3=（λx:（（每个项目（k-1，j-1））*
（np.sin（（（k+1）*np.pi）/WL）*x）））
clist.append（F3）
wavexns.append（clist）
npwavexns=np.asarray（wavexns）
方程=[]
对于范围（0，NB）内的j：
F4=np.和（NPX.项（j））
等式附加（F4）
npEQS=np.asarray（EQS）
对于范围（0，NB）内的j：
wfxn1=（λx:（（npEQS.项目（j））（x）））
plt.xlabel（“盒子长度”）
plt.ylabel（“能源”）
x=np.linspace（0，WL，500）
plt.绘图（x，wfxn1（x），“--m”）
plt.show（）

好的，据我所知，您遇到了两个问题。其中一个问题是您试图接管一系列函数的总和（以及与

npwavexns

相关的所有其他问题）

另一个问题是一个非常糟糕的问题，结果导致返回到分配给

F3

的

lambda

。简短的版本是，在

lambda

的“捕获”中使用循环变量

j

和

k

变量，以便以后调用

lambda

时可以使用它们。问题是这些变量的值可能会改变，就像循环每次迭代时

j

和

k

的值一样。当您实际调用这些

lambda

时，它们最终都使用了完全相同的

j和
k
（在本例中，这是它们在最后一个循环中的最终值）

我使用一种称为闭包（请参阅）的技术修复了
lambda
问题。简短的解释是，它允许您显式捕获变量的当前值以供以后使用

无论如何，这里有一个完整的代码工作示例。
wavexns=[]
行上方的所有内容都未被触及：

from scipy import mat, matrix, integrate
from scipy.integrate import quad
import numpy as np
from numpy import linalg as la
import os
from matplotlib import pyplot as plt

# Defining variables and functions
MP=float(9.10938356e-31)    #mass of electron in kg
WL=float(1e-10) #length of well in meters
CON=float(1.60218e-19)  #constant height in joules
Hb = float(1.054571726e-34) #reduced planck's constant in J s
NB=int(input("Number of basis functions ")) #define number of basis sets to be used

#####Potential energy of initial state#####
PE=[]
for j in range(1,NB+1):
    alist=[]
    for k in range(1,NB+1):
        F1=integrate.quad(lambda x:((2/WL)*np.sin((k*np.pi*x)/WL)*
        ((-CON)*np.sin(np.pi*x/WL))*np.sin((j*np.pi*x)/WL)),0,WL)[0]
        if F1 < -1e-25:
            F1=F1
        elif F1 > 1e-25:
            F1=F1
        else:
            F1=0
        alist.append(F1)
    PE.append(alist)
PEarray=np.asarray(PE)

#####Kinetic Energy of initial state#####
KE=[]
for j in range(1,NB+1):
    blist=[]
    for k in range(1,NB+1):
        F2=integrate.quad(lambda x:(((((Hb**2)*(j**2)*(np.pi**2))/(MP*(WL**3)))*
        ((np.sin(j*np.pi*x/WL))*(np.sin(k*np.pi*x/WL))))),0,WL)[0]
        if F2 < -1e-25:
            F2=F2
        elif F2 > 1e-25:
            F2=F2
        else:
            F2=0
        blist.append(F2)
    KE.append(blist)
KEarray=np.asarray(KE)

#####Adding PE and KE to give the full hamiltonian of the initial state#####
#####Then convert the list to a numpy array#####
sum=[0]*NB
for i in range(NB):
    sum[i]=[0]*NB
for y in range(len(PEarray)):
    for z in range(len(PEarray[0])):
        sum[y][z]=PEarray[y][z]+KEarray[y][z]
npsum=np.asarray(sum)

EVal, EVec=la.eigh(npsum)

wavefxns=[]
for j in range(0,NB):
    clist=[]
    for k in range(0,NB):
        F3 = (lambda a,b: (lambda x: ((EVec.item(b-1, a-1)) * (np.sin((((b+1)*np.pi)/WL)*x)))))(j,k)
        clist.append(F3)
    wavefxns.append(clist)

gridspec_kw = {'wspace': 0, 'hspace': 0}
fig,axarr = plt.subplots(NB, sharex=True, squeeze=False, gridspec_kw=gridspec_kw, figsize=(3,7.5))
fig.subplots_adjust(left=0, bottom=0, right=1, top=1)

for j,ax in zip(range(0,NB), axarr.ravel()):
    wfxn = lambda x: np.sum([wavefxns[i][j](x) for i in range(len(wavefxns))], axis=0)
    if j==(NB - 1):
        ax.set_xlabel("Box length")
    ax.set_ylabel("energy")
    x = np.linspace(0,WL,500)
    ax.plot(x, wfxn(x), '--m')

来自scipy导入垫、矩阵、集成
从scipy.integrate导入四元组
将numpy作为np导入
从numpy进口linalg作为la
导入操作系统
从matplotlib导入pyplot作为plt
#定义变量和函数
MP=浮子（9.10938356e-31）#电子质量，单位为kg
WL=浮球（1e-10）#井的长度（米）
CON=浮子（1.60218e-19）#恒定高度（焦耳）
Hb=浮点数（1.054571726e-34）#约化的普朗克常数，单位为J s
NB=int（输入（“基函数数”）#定义要使用的基集数
#####初始势能#####
PE=[]
对于范围（1，NB+1）内的j：
alist=[]
对于范围（1，NB+1）内的k：
F1=积分四元（λx:（（2/WL）*np.sin（（k*np.pi*x）/WL）*
（-CON）*np.sin（np.pi*x/WL））*np.sin（（j*np.pi*x）/WL）），0，WL[0]
如果F1<-1e-25：
F1=F1
elif F1>1e-25：
F1=F1
其他：
F1=0
附加列表（F1）
PE.append（列表）
PEarray=np.asarray（PE）
#####初态动能#####
KE=[]
对于范围（1，NB+1）内的j：
blist=[]
对于范围（1，NB+1）内的k：
F2=integrate.quad（λx:（（（（Hb**2）*（j**2）*（np.pi**2））/（MP*（WL**3）））*
（（np.sin（j*np.pi*x/WL））*（np.sin（k*np.pi*x/WL())）），0，WL[0]
如果F2<-1e-25：
F2=F2
elif F2>1e-25：
F2=F2
其他：
F2=0
blist.append（F2）
附加（blist）
KEarray=np.asa
from scipy import mat, matrix, integrate
from scipy.integrate import quad
import numpy as np
from numpy import linalg as la
import os
from matplotlib import pyplot as plt

# Defining variables and functions
MP=float(9.10938356e-31)    #mass of electron in kg
WL=float(1e-10) #length of well in meters
CON=float(1.60218e-19)  #constant height in joules
Hb = float(1.054571726e-34) #reduced planck's constant in J s
NB=int(input("Number of basis functions ")) #define number of basis sets to be used

#####Potential energy of initial state#####
PE=[]
for j in range(1,NB+1):
    alist=[]
    for k in range(1,NB+1):
        F1=integrate.quad(lambda x:((2/WL)*np.sin((k*np.pi*x)/WL)*
        ((-CON)*np.sin(np.pi*x/WL))*np.sin((j*np.pi*x)/WL)),0,WL)[0]
        if F1 < -1e-25:
            F1=F1
        elif F1 > 1e-25:
            F1=F1
        else:
            F1=0
        alist.append(F1)
    PE.append(alist)
PEarray=np.asarray(PE)

#####Kinetic Energy of initial state#####
KE=[]
for j in range(1,NB+1):
    blist=[]
    for k in range(1,NB+1):
        F2=integrate.quad(lambda x:(((((Hb**2)*(j**2)*(np.pi**2))/(MP*(WL**3)))*
        ((np.sin(j*np.pi*x/WL))*(np.sin(k*np.pi*x/WL))))),0,WL)[0]
        if F2 < -1e-25:
            F2=F2
        elif F2 > 1e-25:
            F2=F2
        else:
            F2=0
        blist.append(F2)
    KE.append(blist)
KEarray=np.asarray(KE)

#####Adding PE and KE to give the full hamiltonian of the initial state#####
#####Then convert the list to a numpy array#####
sum=[0]*NB
for i in range(NB):
    sum[i]=[0]*NB
for y in range(len(PEarray)):
    for z in range(len(PEarray[0])):
        sum[y][z]=PEarray[y][z]+KEarray[y][z]
npsum=np.asarray(sum)

EVal, EVec=la.eigh(npsum)

wavefxns=[]
for j in range(0,NB):
    clist=[]
    for k in range(0,NB):
        F3 = (lambda a,b: (lambda x: ((EVec.item(b-1, a-1)) * (np.sin((((b+1)*np.pi)/WL)*x)))))(j,k)
        clist.append(F3)
    wavefxns.append(clist)

gridspec_kw = {'wspace': 0, 'hspace': 0}
fig,axarr = plt.subplots(NB, sharex=True, squeeze=False, gridspec_kw=gridspec_kw, figsize=(3,7.5))
fig.subplots_adjust(left=0, bottom=0, right=1, top=1)

for j,ax in zip(range(0,NB), axarr.ravel()):
    wfxn = lambda x: np.sum([wavefxns[i][j](x) for i in range(len(wavefxns))], axis=0)
    if j==(NB - 1):
        ax.set_xlabel("Box length")
    ax.set_ylabel("energy")
    x = np.linspace(0,WL,500)
    ax.plot(x, wfxn(x), '--m')