使用scipy.integrate.odeint求解微分方程组时报ndim=2错误如何解决

RuntimeError: The array return by func must be one-dimensional, but got ndim=2 是因为你的微分方程函数rxn1返回的数组维度不符合要求，具体问题出在两处：

• 代码中存在未定义的变量f：你在计算C0和微分方程表达式时都调用了f，但没有提前为f赋值。如果f被误定义为多维数组，后续和其他变量运算后会让返回的np.array维度升高，变成二维数组，触发报错。
• 原代码仅导入了scipy.stats，没有导入scipy.integrate，直接调用scipy.integrate.odeint也会触发额外的属性错误。

你要的基于np.array的可运行修正代码如下：

import numpy as np
import scipy.integrate
import matplotlib.pyplot as plt

# 此处f为示例赋值，可替换为你的实际参数值
f = 0.1
f_ini = [0.09, 0.09]
C0 = 0.083 / f
k = 0.04 
v = 1.05

def rxn1(C, t):
    return np.array([f*C0/v - f*C[0]/v - k*C[0], f*C[0]/v - f*C[1]/v - k*C[1]])

t_points = np.linspace(0, 500, 1000)
c_points = scipy.integrate.odeint(rxn1, f_ini, t_points)

plt.plot(t_points, c_points[:,0], label='组分1浓度')
plt.plot(t_points, c_points[:,1], label='组分2浓度')
plt.legend()
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('浓度')
plt.show()

只要你所有参数都是标量，上述代码返回的np.array天然是符合odeint要求的一维结构，可正常运行得到计算结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ariunbilig Choijilsuren