scipy 函数总是返回一个 numpy 数组

我遇到一个 scipy 函数，无论传递给它什么，它似乎都会返回一个 numpy 数组。在我的应用程序中，我需要能够仅传递标量和列表，因此唯一的“问题”是，当我将标量传递给函数时，返回一个包含一个元素的数组（当我期望标量时）。我应该忽略这种行为，还是修改该函数以确保在传递标量时返回标量？

示例代码：

#! /usr/bin/env python

import scipy
import scipy.optimize
from numpy import cos

# This a some function we want to compute the inverse of
def f(x):
    y = x + 2*cos(x)
    return y

# Given y, this returns x such that f(x)=y
def f_inverse(y):

    # This will be zero if f(x)=y
    def minimize_this(x):
        return y-f(x)

    # A guess for the solution is required
    x_guess = y
    x_optimized = scipy.optimize.fsolve(minimize_this, x_guess) # THE PROBLEM COMES FROM HERE
    return x_optimized

# If I call f_inverse with a list, a numpy array is returned
print f_inverse([1.0, 2.0, 3.0])
print type( f_inverse([1.0, 2.0, 3.0]) )

# If I call f_inverse with a tuple, a numpy array is returned
print f_inverse((1.0, 2.0, 3.0))
print type( f_inverse((1.0, 2.0, 3.0)) )

# If I call f_inverse with a scalar, a numpy array is returned
print f_inverse(1.0)
print type( f_inverse(1.0) )

# This is the behaviour I expected (scalar passed, scalar returned).
# Adding [0] on the return value is a hackey solution (then thing would break if a list were actually passed).
print f_inverse(1.0)[0] # <- bad solution
print type( f_inverse(1.0)[0] )

在我的系统上，其输出是：

[ 2.23872989  1.10914418  4.1187546 ]
<type 'numpy.ndarray'>
[ 2.23872989  1.10914418  4.1187546 ]
<type 'numpy.ndarray'>
[ 2.23872989]
<type 'numpy.ndarray'>
2.23872989209
<type 'numpy.float64'>

我正在使用 MacPorts 提供的 SciPy 0.10.1 和 Python 2.7.3。

SOLUTION

阅读下面的答案后，我决定采用以下解决方案。将返回线替换为f_inverse with:

if(type(y).__module__ == np.__name__):
    return x_optimized
else:
    return type(y)(x_optimized)

Here return type(y)(x_optimized)导致返回类型与调用函数的类型相同。不幸的是，如果 y 是 numpy 类型，这不起作用，所以if(type(y).__module__ == np.__name__)习惯于使用此处介绍的想法检测 numpy 类型 https://stackoverflow.com/questions/12569452/how-to-identify-numpy-types-in-python/12569453#12569453并将它们排除在类型转换之外。

执行的第一行scipy.optimize.fsolve is:

x0 = array(x0, ndmin=1)

这意味着您的标量将变成 1 元素序列，并且您的 1 元素序列本质上不会改变。

它似乎有效的事实是一个实现细节，我会重构您的代码以不允许将标量发送到fsolve。我知道这似乎与鸭子打字相悖，但该函数要求ndarray对于这个论点，所以你应该尊重接口对实现变化的鲁棒性。但是，我没有看到有条件地使用有任何问题x_guess = array(y, ndmin=1)用于将标量转换为ndarray在包装函数中，并在必要时将结果转换回标量。

这是文档字符串的相关部分fsolve功能：

def fsolve(func, x0, args=(), fprime=None, full_output=0,
           col_deriv=0, xtol=1.49012e-8, maxfev=0, band=None,
           epsfcn=0.0, factor=100, diag=None):
    """
    Find the roots of a function.

    Return the roots of the (non-linear) equations defined by
    ``func(x) = 0`` given a starting estimate.

    Parameters
    ----------
    func : callable f(x, *args)
        A function that takes at least one (possibly vector) argument.
    x0 : ndarray
        The starting estimate for the roots of ``func(x) = 0``.

    ----SNIP----

    Returns
    -------
    x : ndarray
        The solution (or the result of the last iteration for
        an unsuccessful call).

    ----SNIP----