Pyomo，TypeError：“numpy.ndarray”对象不可调用

Question

我正在尝试在基于 Python 的优化器 Pyomo 中使用 scipy 命令。

我的目标是在存在风场的情况下为飞机制定最佳轨迹。我在网格点进行数据测量。我使用 scipy 将插值生成为

xi, yi = np.linspace(X2.astype('float').min(), X2.astype('float').max(), 100), np.linspace(Y2.astype('float').min(), Y2.astype('float').max(), 100)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

# Interpolate
rbfX = sp.interpolate.Rbf(X2, Y2, Wx2, function='multiquadric')
zXi = rbfX(xi, yi)

作为 sp 我称之为 scipy。这就是我必须在任何时候计算风速的方法。我正在插值风速。

然后，在 pyomo 部分，我写

def Wind_lammda_definition1(model, i):
    return m.Wind_lammda[i,1] ==zXi(m.lammda[i,1], m.phi[i,1])
m.Wind_lammda_const1 = Constraint(m.N, rule = Wind_lammda_definition1)

m.lammda 和 m.phi 是飞机的位置。

不幸的是，一旦我运行代码，我就会收到以下错误：

    return m.Wind_lammda[i,1] ==zXi(m.lammda[i,1], m.phi[i,1])

TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable

我检查了this 和this 线程，据我所知，这是一条错误消息，如果存在语法错误，则会出现。但是，我没有找到任何东西，我认为这是因为我无法将 scipy 移植到 Pyomo 中。这是真的还是可以解决？

Answer 1

让我们设置一个Rbf 对象：

In [177]: X,Y = np.meshgrid(np.arange(4),np.arange(4))
In [178]: Z = np.sin(X-Y)
In [179]: fn = interpolate.Rbf(X,Y,Z)
In [180]: type(fn)
Out[180]: scipy.interpolate.rbf.Rbf

这就像你的rbfX。根据文档，它是callable，也就是说它有一个__call__ 方法。

如果我们用 2 个标量调用它，我们会得到一个单元素数组：

In [181]: fn(1.5, 2.3)
Out[181]: array(-0.73094599)

用一对数组调用它，我们得到一个大小匹配的数组：

In [184]: fn(np.arange(1,3,.5), np.arange(0,2,.5))
Out[184]: array([0.84147098, 0.85639014, 0.84147098, 0.85639014])

这就是你的zXi。查看它的type、shape 和dtype。这是一个数组。它不能被“调用”，并且对于如何索引它有特定的规则。

zXi(m.lammda[i,1], m.phi[i,1]) 是错误的，因为它试图“调用”一个 numpy 数组。但是zXi[m.lammda[i,1], m.phi[i,1]] 显然有无效的索引，很可能是浮动的。我还没有检查它们是什么。

rbfX(m.lammda[i,1], m.phi[i,1]) 如果两个参数是插值点，可能会起作用。

zXi = rbfX(xi, yi) 创建一个数组（可能是 2d (100,100)），其中包含在 xi,yi 网格处插值的值。您可以选择一个元素，例如 zXi[50,50] 或值数组。但是你不能把它当作插值函数，给它浮点值。