Python numpy数组（形状）的值错误

在使用numpy数组时，我一直遇到一个ValueError，我无法找出它的原因，因为它似乎在for循环之外正常工作。这是我的密码：

import numpy as np

def x(t, x_0, w):
    return x_0*np.cos(w*t)
def x_prime(t, x_0, w):
    return -x_0*w*np.sin(w*t)

w = 1
x_0 = 1
h = 0.001
t = np.arange(0, 10, h)
y = np.array([[0, 0]]*len(t))

y[0] = [x_0, 0]
# The line below works correctly, but not inside my loop
print np.array([x_prime(1, x_0, w), -w**2 * x(1, x_0, w)])*h + y[0]
for i in range(1, len(t)):
    # Euler's method
    y[i] = y[i-1] + np.array([x_prime(t, x_0, w), -w**2 * x(t, x_0, w)]) * h

从打印行我得到这个输出：[9.99158529e-01-5.40302306e-04]，所以它似乎工作正常。但是，我在y[I]行得到了这个错误：

我不知道为什么，因为我之前的打印语句基本上做了相同的事情，y[I]应该是相同的形状。有人知道问题出在哪里吗？

在打印行中，x/x_素数的第一个参数是标量1

在y[i]行中，您传递的是t，它是一个10000元素的数组，导致np.数组[x_primet，x_0，w，-w**2*xt，x_0，w]是一个210000矩阵，因此会产生ValueError

也许你想做的是：

y[i] = y[i-1] + np.array([x_prime(t[i], x_0, w), -w**2 * x(t[i], x_0, w)]) * h

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不知道您的算法试图实现什么，但是您的算法似乎在一次迭代中使用了所有的t，也许我的更改可以帮助您。 将numpy作为np导入

def x(t, x_0, w):
    return x_0*np.cos(w*t)
def x_prime(t, x_0, w):
    return -x_0*w*np.sin(w*t)

w = 1
x_0 = 1
h = 0.001
t = range(0, int(10/h))
y = np.array([[0, 0]]*len(t))

y[0,0] = x_0
y[0,1] = 0
# The line below works correctly, but not inside my loop
print(np.array([x_prime(1, x_0, w), -w**2 * x(1, x_0, w)])*h + y[0])
for i in range(1, len(t)):
    # Euler's method
    y[i] = y[i-1] + np.array([x_prime(t[i]*h, x_0, w), -w**2 * x(t[i]*h, x_0, w)]) * h

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因为我使用的是range而不是np.arange，所以请仔细查找定义，范围是0~int10/h。

def x(t, x_0, w):
    return x_0*np.cos(w*t)
def x_prime(t, x_0, w):
    return -x_0*w*np.sin(w*t)

w = 1
x_0 = 1
h = 0.001
t = range(0, int(10/h))
y = np.array([[0, 0]]*len(t))

y[0,0] = x_0
y[0,1] = 0
# The line below works correctly, but not inside my loop
print(np.array([x_prime(1, x_0, w), -w**2 * x(1, x_0, w)])*h + y[0])
for i in range(1, len(t)):
    # Euler's method
    y[i] = y[i-1] + np.array([x_prime(t[i]*h, x_0, w), -w**2 * x(t[i]*h, x_0, w)]) * h