sympy 和 numpy 未集成。 sympy 对象在数组中工作，以至于它们可以被视为“对象”，并具有适当的方法。否则 numpy 不会对 sympy 对象做任何特别的事情。
在isympy 会话中：
In [200]: t
Out[200]: t
In [201]: tau
Out[201]: τ
带有符号的数组将是object dtype。这就像一个列表，引用了这些数字和对象。这不是一个特殊的数组 dtype：
In [202]: arr = np.array([1,2,tau,t])
In [203]: arr
Out[203]: array([1, 2, tau, t], dtype=object)
np.dot 有效，因为符号可以相加和相乘：
In [204]: np.dot(arr,arr)
Out[204]:
2 2
t + τ + 5
In [205]: type(_)
Out[205]: sympy.core.add.Add
dot 与两个匹配的一维数组返回一个“标量”，在本例中为 sympy 对象。
对于具有匹配大小的数字列表的点也是如此：
In [206]: np.dot([1,2,3,4],arr)
Out[206]: 4⋅t + 3⋅τ + 5
In [207]: type(_)
Out[207]: sympy.core.add.Add
但是带有标量 tau 的 3 元素列表中的点会生成一个数组：
In [208]: np.array([1,2,3]).dot(tau)
Out[208]: array([tau, 2*tau, 3*tau], dtype=object)
(3,4) 与 (4,) 的点产生一个 (3,) 数组：
In [210]: np.ones((3,4),int).dot(arr)
Out[210]: array([t + tau + 3, t + tau + 3, t + tau + 3], dtype=object)
sympy 也不“知道”numpy，因此integrate(ndarray, ...) 不起作用也就不足为奇了。
错误# AttributeError: 'ImmutableDenseNDimArray' object has no attribute 'as_poly' 表示数组已转换为ImmutableDenseNDimArray sympy 对象。无需详细说明，这显然是用于此目的的错误类型的 sympy 对象。
与您的v2：
In [220]: v2
Out[220]: array([[t, 2*t, 3*t, 4*t, 5*t]], dtype=object)
In [222]: Matrix(v2)
Out[222]: [t 2⋅t 3⋅t 4⋅t 5⋅t]
In [225]: type(_222)
Out[225]: sympy.matrices.dense.MutableDenseMatrix
In [227]: ImmutableDenseNDimArray(v2)
Out[227]: [[t 2⋅t 3⋅t 4⋅t 5⋅t]]
In [228]: type(_)
Out[228]: sympy.tensor.array.dense_ndim_array.ImmutableDenseNDimArray
它们都没有as_poly 方法，但integrate 可能正在做一些进一步的处理。 numpy 有一个主类ndarray，它具有一组众所周知的方法和属性。 sympy 定义了更多的类，所以我们（我）需要更多地关注文档。这两个类（type(...).__mro__）的类层次结构完全不同。
使用 Matrix 集成运行并生成：
In [235]: integrate(Matrix(v2),t)
Out[235]:
⎡ 2 2 2⎤
⎢t 2 3⋅t 2 5⋅t ⎥
⎢── t ──── 2⋅t ────⎥
⎣2 2 2 ⎦
如果你提供了这个输出，那就太好了（礼貌！）。
对于不起作用的情况，完整的回溯可能具有指导意义：
In [236]: integrate(ImmutableDenseNDimArray(v2),t)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-236-fbba47abf5a1> in <module>
----> 1 integrate(ImmutableDenseNDimArray(v2),t)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sympy/integrals/integrals.py in integrate(*args, **kwargs)
1543
1544 if isinstance(integral, Integral):
-> 1545 return integral.doit(**doit_flags)
1546 else:
1547 new_args = [a.doit(**doit_flags) if isinstance(a, Integral) else a
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sympy/integrals/integrals.py in doit(self, **hints)
592 else:
593 antideriv = self._eval_integral(
--> 594 function, xab[0], **eval_kwargs)
595 if antideriv is None and meijerg is True:
596 ret = try_meijerg(function, xab)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sympy/integrals/integrals.py in _eval_integral(self, f, x, meijerg, risch, manual, heurisch, conds)
921
922 # try to convert to poly(x) and then integrate if successful (fast)
--> 923 poly = f.as_poly(x)
924 if poly is not None and not (manual or meijerg or risch):
925 return poly.integrate().as_expr()
AttributeError: 'ImmutableDenseNDimArray' object has no attribute 'as_poly'
我们需要深入研究这段代码（即 922 行）以找出它为何尝试 f.as_poly。它也尝试过Matrix，还是采取了不同的路线？ sympy 这样的代码中发生了很多事情！
一开始你不需要使用np.array。坚持sympy：
In [249]: integrate(Matrix([[1,2,3,4,5]])*t,t)
Out[249]:
⎡ 2 2 2⎤
⎢t 2 3⋅t 2 5⋅t ⎥
⎢── t ──── 2⋅t ────⎥
⎣2 2 2 ⎦