solve_ivp报错：float()参数必须是字符串或数字而非'function'

错误原因 #

• fun函数返回的是lambda函数，但solve_ivp要求传入的微分方程右侧函数必须直接返回当前状态的导数数组，而非另一个函数，这会导致求解器无法正确计算导数，引发错误。
• fun内部的lambda重复定义t, s参数，覆盖了外部传入的参数，逻辑冗余且易出错。
• fun2中的t参数未被实际使用，属于冗余参数。

修正后的代码 #

import numpy as np
from scipy.integrate import solve_ivp

def fun(t, s, rho_0, rho_1):
    # 直接计算并返回导数，不再返回lambda
    mat = np.array([[0.775416, 0], [0, 0.308968]])
    return np.dot(mat, s) + np.array([rho_0, rho_1])

def fun2(rho_0, rho_1):
    t_eval = np.arange(0, 5)
    res = solve_ivp(fun, [0, 5], y0=[0, 0], t_eval=t_eval, args=(rho_0, rho_1), vectorized=True)
    return res.y[1]

# 调用时无需传入冗余的t参数
print(fun2(rho_0=0.0099532, rho_1=0.001699))

关键改动说明 #

• 重构fun函数：删除返回lambda的逻辑，直接计算导数数组，完全符合solve_ivp对右侧函数的要求。
• 优化矩阵定义：将一维数组改为直观的二维矩阵形式，省略冗余的reshape操作。
• 移除冗余参数：删除fun2中未使用的t参数，调用时也无需传入。
• 对齐参数顺序：fun的参数顺序t, s, *args严格匹配solve_ivp的调用逻辑，确保额外参数rho_0、rho_1能正确传入。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Carl