numpy.linalg.LinAlgError:数组的最后2个维度必须为正方形
numpy.linalg.LinAlgError:数组的最后2个维度必须为正方形
提问于 2020-05-12 04:21:16
我正在尝试求解传递给a和b的方程式，但出现了numpy.linalg.LinAlgError错误:数组的最后两个维数必须是平方，我该如何解决这个问题
import sympy as sp
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
l=np.arange(1,1.5,0.01)
d=np.arange(0.005,0.015,0.0002)
Eb1=3543.75
A1=1
A2=(np.pi)*(d/2)**2/2
A3=np.pi
F11=0
F21=2*(np.arctan(0.5/l)*(180/np.pi))/360
F12=(d*np.pi*F21)
F12p=(((4/l**2)+4)**0.5-2)*(l/2)
F13=F12p-F12
F14=1-F12-F13
F23=0.5
F24=1-F21-F23
F34=F14/np.pi
rho=0.7
k=0.04
pr=0.7
cp=1005
myu=2.4*10**-5
alpha=5.68*10**-5
beta=1/500
Ra=(rho*9.81*beta*(500-293)*l)/(myu*alpha)
Nu=0.68+(0.67*Ra**0.25)/(1+(0.429/pr)**(9/16))**(4/9)
h=Nu*k
J1=3543.75+0.42*h*(500-295)
a = np.array([[F12,F13,F14], [-1*(F12+A2*F23+A2*F24),A2*F23,A2*F24], [A2*F23,-1*(A3*F34+A2*F23+F13),A3*F34]])
b = np.array([(7/3+F12+F14+F13)*J1-Eb1,-F12*J1,-F13*J1])
x = np.linalg.solve(a, b)
J2=x[0]
J3=x[1]
J4=x[2]
Eb2=((1-0.8)/(0.8*A2))*((J2-J1)*A1*F12)+J2
qrad=(Eb2-J2)/((1-0.8)/(0.8*A2))
print(qrad)回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2020-05-12 04:41:40
如果您执行一些形状重新洗牌以使解算器正常工作：
x = np.linalg.solve(np.moveaxis(a, 2, 0), b.T)
x = x.T将qrad指定为：
[0.04295253 0.04653147 0.05025864 0.05413453 0.0581596 0.0623343
0.06665908 0.07113439 0.07576063 0.08053823 0.08546759 0.0905491
0.09578314 0.10117008 0.10671028 0.11240411 0.11825189 0.12425396
0.13041064 0.13672224 0.14318907 0.14981142 0.15658958 0.16352382
0.1706144 0.17786158 0.18526562 0.19282674 0.20054518 0.20842117
0.21645491 0.22464661 0.23299646 0.24150466 0.25017139 0.2589968
0.26798108 0.27712437 0.28642682 0.29588858 0.30550977 0.31529051
0.32523093 0.33533114 0.34559123 0.3560113 0.36659143 0.37733172
0.38823223 0.39929302]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/61738577
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