通过 odeint 函数求解 ODE 时如何将数组作为参数传递（在 Python 中）答案

【问题标题】：How to pass an array as argument (in Python) when solving ODE by odeint function通过 odeint 函数求解 ODE 时如何将数组作为参数传递（在 Python 中）
【发布时间】：2017-12-16 01:30:28
【问题描述】：

我的 ODE 以 Mx''+Lx'+f(x)=0 的形式给出，其中 f(x) 是多项式函数。请查看我的完整代码，其中我在一个名为“diff”的函数中定义了微分方程。然后我使用调用 'diff' 的 'odeint' 以及必要的参数来求解微分方程。

现在我考虑 f(x)=ax。在这里，我必须将总共三个参数 (M,L,a) 作为参数传递给“diff”函数。事实上，如果我写，代码就可以工作：（查看完整代码）

 sol = odeint(diff, y0, t, args=(M,L, a))

但是当 f(x) 是 'x' 的 10 次幂的多项式时，参数列表会变得太长。因此，我想将所有参数放入一个数组中，然后将该数组作为参数传递。我是这样尝试的：

def diff(y, t, inertia):
    M=inertia[0]
    L=inertia[1]
    a=inertia[2]

    x,v = y
    dydt = [v, (-L*v - a*x)/M]
    return dydt

M=5
L = 0.5
a = 5.0
Inertia=(M,L,a)

sol = odeint(diff, y0, t, args=Inertia)

但是这种方法行不通。它说'TypeError：diff（）需要3个位置参数，但给出了5个'。

我怎样才能使这种方法起作用，或者如何发送参数列表作为参数？

完整代码：

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
import matplotlib.pyplot as plt



def diff(y, t, M, L, a):   
    x,v = y
    dydt = [v, (-L*v - a*x)/M]
    return dydt

M=5
L = 0.5
a = 5.0

#Inertia=(M,L,a)
#But I cant pass the 'Inertia' as an argument 


y0 = [- 0.1, 0.0]
t = np.linspace(0, 10, 101)
sol = odeint(diff, y0, t, args=(M,L, a))



plt.plot(t, sol[:, 0], 'b', label='x(t)')
plt.plot(t, sol[:, 1], 'g', label='v(t)')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

【问题讨论】：

标签： python ode

【解决方案1】：

Inertia 在这种情况下是一个元组。 odeint 需要一个参数元组作为其 args 参数，因此 Inertia 被解包并且 diff 的参数变为 y0, t, M, L, a。为了避免这种情况，您应该将 Inertia 打包到另一个元组中，以使 Inertia 成为单个参数，如下所示：

sol = odeint(diff, y0, t, args=(Inertia,))

注意Inertia 后面的,。这使它成为一个元组 ((a) == a, (a,) == tuple(a))

【讨论】：

【解决方案2】：

您的方法不起作用，因为您已将 inertia 分配为元组而不是数组。正确的是inertia=[a,b,c]。由于参数也传递给函数，因此当将“数组”传递给函数时，它会附加到另一个参数，因此该函数接收 5 个参数。

【讨论】：