Pyomo，TypeError：“numpy.ndarray”对象不可调用

Question

我正在尝试使用Pyomo中的scipy命令，这是一个基于Python语言的优化器。

我的目标是在有风场的情况下为飞机开发一个最佳的轨迹。我在网格点上有数据测量。我使用scipy生成插值函数，如下所示

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)

我是怎么叫scipy的。这是我计算任何点的风速的方法。我在插入风速。

然后，在pyomo部分中，我写道

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，一旦我运行了代码，我得到了以下错误：

    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，就我所见，这是一条错误消息，如果有语法错误就会出现。然而，我还没有找到，我认为这是因为我不能将scipy移植到Pyomo中。这是真的吗?还是可以修复的？

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个标量来调用它，我们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。看看它的type、shape和dtype。这是一个数组。它不能被“调用”，并且有关于如何对其进行索引的特定规则。

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

如果这两个参数是插值点，则rbfX(m.lammda[i,1], m.phi[i,1])可能会起作用。

zXi = rbfX(xi, yi)会创建一个数组(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。但是你不能把它当做插值函数，给它一个浮点值。