Question

我试图在Python中实现耦合微分方程，作为一个新用户，我似乎陷入困境。我使用此tutorial作为如何解决我的ODE的指南，并调查documentation到没有可用

这是我定义函数的地方

def Burnout(t, y, m, nu, S0, V, delta, mu):
    S = y[0];

    E = [0 for i in range(0,m)]
    dEdt = [0 for i in range(0,m)]

    for i in range(0,m):
        E.append(y[i+1])

    P = y[m+1]

    dSdt = -nu*S*P*(S/S0)**V
    dEdt.append(nu*S*P*(S/S0)**V-m*delta*E[0])

    for i in range(1,m):
        dEdt.append(m*delta*E[i-1]-m*delta*E[i])

    dPdt = m*delta*E[m-1]-mu*P

    return [dSdt, *dEdt[0:m], dPdt]

然后，如在教程中，我通过

定义初始条件

 S0 = N
 y0.append(S0)

 for i in range (0, m):
    E.append(0)
    y0.append(E[i])

 P0 = Z
 y0.append(P0)

其中N和Z是先前定义的东西，E是空数组。当我最终打电话给odeint（Burnout，y0，t，args = p）时，我得到一个＆＃39; float＆＃39;对象不是可订阅的，指向我在Burnout函数中对S的定义。当我将列表传递给odeint时，我对Python为何说我传递了一个浮点数感到困惑。有谁看到我做错了什么？提前谢谢！

编辑：好的，现在这里是一个最小，完整且可验证的示例，它给出了同样的错误

将numpy导入为np 来自scipy.integrate import odeint

 def Burnout(t, y, m, nu, S0, V, delta, mu):

    S = y[0]

    E = [0 for i in range(0,m)]
    dEdt = [0 for i in range(0,m)]

    for i in range(0,m):
        E.append(y[i+1])

    P = y[m+1]

    dSdt = -nu*S*P*(S/S0)**V
    dEdt.append(nu*S*P*(S/S0)**V-m*delta*E[0])

    for i in range(1,m):
        dEdt.append(m*delta*E[i-1]-m*delta*E[i])

    dPdt = m*delta*E[m-1]-mu*P

    return [dSdt, *dEdt[0:m], dPdt]


V = 2.97
m = 26
delta = 1/6
mu = 1
nu = 10
S0 = 5

t = np.linspace(0,56,100)

y = [10,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,100]
p = (m, nu, V, S0, delta, mu)
print(odeint(Burnout,y,t,args=p))

Answer 1

您订购了ode定义中的参数是错误的。在t之前可以y，但您必须定义tfirst = True (see docs)。

交换Burnout定义中的参数可以解决我的问题。

def Burnout(y, t, m, nu, S0, V, delta, mu):
   # ...
   # rest of function
   # ...

或者，您可以在tfirst来电中定义其他关键字odeint：

odeint(Burnout, y, t, args=p, tfirst=True)

＆＃34;＆＃39;浮动＆＃39;不可订阅＆＃34;在odeint

1 个答案: