问题描述
我必须用 Python 编写一个材料最佳方向模型。我在这个问题中考虑了 4 个不同的方向，因此，我的刚度矩阵取决于 4 个不同的单元构成矩阵，我必须找到最佳的一个来减少位移。
我遇到的问题是，为了找到位移，我需要反转刚度矩阵，但是我不能用 numpy 执行它，因为我的 numpy 矩阵对于类型 object 具有，因为它里面有 sympy 符号。我收到此错误：
TypeError: No loop matching the specified signature and casting was found for ufunc solve
我也尝试过使用 sympy M.inv() 使用 Sympy (Matrix) 但它计算了很多时间没有结果。
我试图将我的矩阵转换为浮点类型，但它不起作用：
TypeError: can't convert expression to float
我也尝试使用 np.linalg.solve(a,b)（a 和 b 是我的矩阵）来解决问题，但它也不起作用。
有人知道怎么做吗？
提前致谢。
解决方法
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