有没有办法在Python中定义浮点数组？

在我的天文学作业中，我需要模拟行星绕太阳的椭圆轨道。为此，我需要使用for循环来重复计算行星的运动。但是，每次尝试运行该程序时，都会出现以下错误：

RuntimeWarning: invalid value encountered in power
r=(x**2+y**2)**1.5
Traceback (most recent call last):
File "planetenstelsel3-4.py", line 25, in <module>
ax[i] = a(x[i],y[i])*x[i]
ValueError: cannot convert float NaN to integer

前几行只是一些起始参数

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提前谢谢你的帮助

当你进行物理模拟时，你绝对应该对所有事情都使用浮动

0

在Python中是一个整数常量，因此

np.tile

创建整数数组；使用

0.0

作为

np.tile

的参数来执行浮点数组；或者最好使用

np.zero（N）

：

您可以从其

dtype

成员中检查任何数组变量的数据类型：

>>> np.tile(0, 10).dtype
dtype('int64')
>>> np.tile(0.0, 10).dtype
dtype('float64')
>>> np.zeros(10)
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])
>>> np.zeros(10).dtype
dtype('float64')

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您需要

x=np.zero（N）

，等等：这将数组声明为浮点数组

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这是在数组中放入零的标准方法（

np.tile（）

便于使用固定数组创建平铺）。

python中的int只受内存限制，而

是浮动的。从查看代码看，我不明白为什么，但是由于某种原因，您的

a（x，y）

函数正在接收x或y的

nan

值。是的，您可能应该将数组定义为浮点数。如果您使用的是tile，那么只需指定

0即可。

而不是

0

作为重复值：

x=np.tile（0,N）

>>> np.tile(0, 10).dtype
dtype('int64')
>>> np.tile(0.0, 10).dtype
dtype('float64')
>>> np.zeros(10)
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])
>>> np.zeros(10).dtype
dtype('float64')