Python使用odeint传入随时间变化参数时返回数组与y0长度不匹配如何解决

报错根因 #

scipy.integrate.odeint调用自定义微分函数时，每次传入的t是单个时间点，而非完整的时间序列。你现有代码中直接使用了全长为54的Pr序列参与计算，标量y会和序列做广播运算，最终返回长度为54的数组，和长度为1的初始值y0维度不匹配，因此触发报错。

解决方法 #

你需要在微分函数中，根据当前传入的时间点t取对应的Pr值，保证每次返回的结果是和y维度一致的标量。如果odeint内部计算时会用到你给定年份之外的中间时间点，建议用插值方式取值，示例代码如下：

1. 先提取Pr对应的数值和年份序列

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint

# 你的原有输入参数
t = list(range(1961, 2015)) # 1961到2014的年份列表
y0 = 120000
k1 = 0.2
k2 = -.4
# 提取Pr的数值数组和对应的年份
pr_years = t
pr_values = Pr.values

2. 修改微分函数，实现自动取对应时间点的Pr值

def f(y, t, k1, k2, pr_years, pr_values):
    # 插值获取当前时间t对应的Pr值，避免中间时间点找不到匹配值报错
    current_pr = np.interp(t, pr_years, pr_values)
    return k1 * (current_pr - k2) * y

3. 调整odeint调用参数

y = odeint(f, y0, t, args = (k1, k2, pr_years, pr_values))

如果你的Pr已经是按年份做索引的pandas Series，且确定odeint只会用到你给定的整数年份点，也可以直接用索引取值，微分函数可以简化为：

def f(y, t, k1, k2, Pr):
    current_pr = Pr.loc[int(t)]
    return k1 * (current_pr - k2) * y

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lsr729