Question

我研究宇宙学，最近我有机会获得数值模拟的经验。

我有使用C ++的经验，但我刚开始使用python。

以下是我目前编写的python代码的一部分。

def energy(s):
    def spectrum(s):
        phi = sol[s,:]
        N = len(phi)
        return 2.0 / N * np.real(np.fft.rfft(phi))
    delta_t = t_array[1] - t_array[0]
    sp = spectrum(s)
    spb = spectrum(s-1)
    spa = spectrum(s+1)
    L = len(sp)
    def spectrum_dot(s):
        sD = np.array([]).reshape(1,L)
        for j in range(0,L):
         sD[j] = (spa[j] - spb[j]) / (2 * delta_t)
        return sD
    sd = spectrum_dot(s)
    E = np.array([]).reshape(1,L)
    for i in range(0,L):
     E[i] = (sd[i]*sd[i]/2) + (sp[i]*sp[i]*(i*math.pi/128)*(i*math.pi/128)/2) + V(sp[i])
    return E

f_l = energy(time_steps * 128 / 619)
plt.plot(f_l[1:200])
plt.axhline(0,color='black',linewidth=0.6)
plt.axis([0,200,-1,1])
plt.savefig('128.png')

对于“sD = np.array（[]）。reshape（1，L）”这一行，我得到一个ValueError，上面写着“ValueError：新数组的总大小必须保持不变”。

定义“spectrum_dot（s）”的返回数组似乎是个问题。

你可以给我一个提示来纠正这个错误吗？

感谢您的阅读。

Answer 1

您的代码中有两个问题，第一个问题是.reshape()方法无法更改数组的 size （或数组所指向的数据）但只能更改形状该数据

# legal
z1 = np.zeros(20) 
z1.reshape((4,5))
# illegal
z1.reshape((5,5))

另一个问题是我也有fortran / c背景，所以我可以理解你的问题...当你使用numpy时你可以避免，你应该避免，写作通过术语和数组修改术语的循环，而是写向量表达式，其值是另一个数组，如果为其指定名称，可以在以后重用，返回到代码

sD = (sda-sdb)/2/delta_t

没有初始化sD，没有索引，没有显式循环，最重要的是，隐式循环以与编译语言相当的速度执行，即，数量级比Python中的显式循环。

处理数组表达式时numpy遵循的规则称为广播规则，如果您要认真使用此库，则必须熟悉广播使您能够编写（有时甚至有点神秘，即使在我们的示例中不是这种情况）表达式，以避免显式循环的重载。

定义新数组时的值错误

1 个答案: