属性错误： 'numpy.ndarray'对象没有属性'cos'

Question

我想弄清楚为什么上面的错误出现在我的代码。程序假定在给定两个输入参数的情况下，使用Newton Raphson方法查找一个4杆连杆的连杆位置。

错误发生在这一行

g1 = L1 * np.cos(theta) + L2 * np.cos(alpha) - L3

提前感谢您的帮助。

import numpy as np
L1=1
L2=1.5 * L1
theta = 40 * np.pi / 180
#initial guesses
L3 = 1.5
alpha = 30 * np.pi / 180
epsilon = 1
n = 0
while epsilon > 0.0001:
    g1 = L1 * np.cos(theta) + L2 * np.cos(alpha) - L3
    dg1dalpha = -L2 * np.sin(alpha)
    dg1dL3 = -1;
    g2 = L1 * np.sin(theta) - L2 * np.sin(alpha)
    dg2dalpha = -L2 * np.cos(alpha);
    dg2dL3 = 0
    J = np.array([[dg1dalpha, dg1dL3], [dg2dalpha, dg2dL3]])
    s = np.array([[alpha], [L3]]) - J/np.array([[g1], [g2]])
    epsilon_alpha = abs(s[0] - alpha)
    epsilon_L3 = abs(s[1] - L3)
    epsilon = max(epsilon_alpha.all, epsilon_L3.all)
    alpha = s[0]
    L3 = s[1]
    n = n + 1
print(n, alpha, L3)

Answer 1

在Python2.7中，在循环开始时添加print('alpha',alpha)会产生:

('alpha', 0.5235987755982988)
('alpha', array([ 1.85083849,  2.29325173]))
('alpha', array([[array([ 1.98227296,  1.95343536]), 1.7138098231972174],
       [array([ 1.81303794,  1.7604074 ]), 2.2932517265367176]], dtype=object))
Traceback (most recent call last):
  File "stack32444132.py", line 17, in <module>
    g1 = L1 * np.cos(theta) + L2 * np.cos(alpha) - L3
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'cos'

所以错误是由调用np.cos(alpha)引起的，其中alpha是一个对象数组。alpha为(2,2);第一列包含长度为2的数组;第二个包含浮点数

所以在循环的某个点，你正在添加或连接不同长度的数组或列表。

s = np.array([[alpha], [L3]]) - J/np.array([[g1], [g2]])
alpha = s[0]

添加更多的打印(s之前)

('J', (2, 2), dtype('float64'))
('alpha', 0.5235987755982988)
('L3', 1.5)
....
('J', (2, 2), dtype('O'))   
('alpha', array([ 1.85083849,  2.29325173]))
('L3', array([-10.61649234,   1.5       ]))

在第二个循环中，J从一个包含浮点数的2x2矩阵变为一个包含对象的2x2矩阵。

Python3在第一次遇到epsilon = max(epsilon_alpha.all, epsilon_L3.all)表达式时抛出一个错误。epsilon_alpha.all是一个方法;epsilon_alpha.all()是一个布尔值。但是，当epsilon_alpha变成数组时，即使这样也会产生错误。

OK，这个循环运行(alpha仍然是一个标量);它不会停止，大概是因为epsilon没有变得足够小;但是我把它留给你。

while epsilon > 0.0001:
    # print('alpha', alpha)
    g1 = L1 * np.cos(theta) + L2 * np.cos(alpha) - L3
    dg1dalpha = -L2 * np.sin(alpha)
    dg1dL3 = -1;
    g2 = L1 * np.sin(theta) - L2 * np.sin(alpha)
    dg2dalpha = -L2 * np.cos(alpha);
    dg2dL3 = 0
    J = np.array([[dg1dalpha, dg1dL3], [dg2dalpha, dg2dL3]])
    print('J', J.shape,J.dtype)  # (2,2) floats
    s = np.array([[alpha], [L3]]) - J/np.array([[g1], [g2]])
    s = s[:,0]  # fudge to turn (2,2) array into a (2,) array
    epsilon_alpha = abs(s[0] - alpha)
    epsilon_L3 = abs(s[1] - L3) 
    epsilon = max(epsilon_alpha, epsilon_L3)
    # max on 2 scalars is ok
    alpha = s[0] # scalar
    L3 = s[1]    # scalar
    n = n + 1

问题的根源在

 s = np.array([[alpha], [L3]]) - J/np.array([[g1], [g2]])

如果alpha和L3是标量，则np.array([[alpha], [L3]])是(2,1)。np.array([[g1], [g2]])也是。但由于J是(2,2)，s也是(2,2)。但是你一直在使用s[0]和s[1]，显然假设s是'(2，)。

 s = s[:,0] 

使s a(2，)，所以其余的代码工作。由于epsilon不收敛，这可能是错误的修复。

我可以强调一下——在开发numpy代码时，要密切注意数组形状。如果形状是错误的，你会得到这样的错误。根据我的经验，获得正确的形状是调试工作的80%。