将le或ge与标量左手边一起使用可创建未调整大小的公式数组

如何解决将le或ge与标量左手边一起使用可创建未调整大小的公式数组

在使用带有左侧标量的le或ge创建公式时，返回的公式具有.shape == ()，即是无尺寸的对象。在使用公式添加约束时会导致问题。

我不确定这是否是错误。

prog = MathematicalProgram()
q = prog.NewContinuousVariables(1,'q')
z = prog.NewContinuousVariables(2,'z')
r = prog.NewContinuousVariables(rows=2,cols=3,name='r')
constraint = prog.AddConstraint(le(q,r[0,2] + 2*r[1,0])) # works
constraint2 = prog.AddConstraint(z[1] <= r[0,0]) # works
# constraint2 = prog.AddConstraint(le(z[1],0])) # fails
constraint2 = prog.AddConstraint(le([z[1]],0])) # works

formula = le(z[1],0])
print(formula.shape)
# > ()

解决方法

TL; DR

目前，您可以使用的解决方法：

重新构造为严格的矢量值（如您所做的那样）
传递直接对象值（使用ndarray.item）
将标量数组整形/解压缩为一维数组

还将发布Drake问题。

Longform

Soonho的帖子通常是正确的，但有一些小的更正：

le(x,y)是另一种编写np.asarray(x) <= np.asarray(y)的方式。（请参阅：drake#11171，numpy.vectorize docs）
虽然它确实是不可迭代的，但这并不是重要的部分。更重要的部分是<Formula>对象的输出被包装到一个“标量数组” array(<Formula>,dtype=object)中。
如上所述，这是一个0维数组（空形状）；但是，“空数组”可能有点用词不当，因为它有数据。您可以使用np.item()
也正确。但是，这里的细微差别是np.vectorize将返回“标量数组”，而这些反过来又不能被我们使用pybind11的Python绑定解释。

对于第（4）点，我在每晚drake-20201104-bionic.tar.gz上重新运行您的示例，并收到以下错误消息：

TypeError: AddConstraint(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
    1. (self: pydrake.solvers.mathematicalprogram.MathematicalProgram,func: function,lb: numpy.ndarray[numpy.float64[m,1]],ub: numpy.ndarray[numpy.float64[m,vars: numpy.ndarray[object[m,description: str = '') -> drake::solvers::Binding<drake::solvers::Constraint>
    2. (self: pydrake.solvers.mathematicalprogram.MathematicalProgram,arg0: pydrake.symbolic.Expression,arg1: float,arg2: float) -> drake::solvers::Binding<drake::solvers::Constraint>
    3. (self: pydrake.solvers.mathematicalprogram.MathematicalProgram,arg0: pydrake.symbolic.Formula) -> drake::solvers::Binding<drake::solvers::Constraint>
    4. (self: pydrake.solvers.mathematicalprogram.MathematicalProgram,constraint: drake::solvers::Constraint,1]]) -> drake::solvers::Binding<drake::solvers::Constraint>
    5. (self: pydrake.solvers.mathematicalprogram.MathematicalProgram,formulas: numpy.ndarray[object[m,n],flags.f_contiguous]) -> drake::solvers::Binding<drake::solvers::Constraint>
Invoked with: <pydrake.solvers.mathematicalprogram.MathematicalProgram object at 0x7f6eb081cdf0>,array(<Formula "(z(1) <= (2 * r(1,0) + r(0,2)))">,dtype=object)

最要注意的是，重载（3）可能已捕获原始标量<Formula>，而（5）可能已捕获一维或二维数组，但都未设置为捕获array(<Formula>)。

这或多或少是pydrake和/或pybind11的问题。我现在将提交Drake问题。

FWIW我已经发布了一个NumPy问题，询问0维数组的正确术语：
https://github.com/numpy/numpy/issues/17744

le(x,y)是另一种编写np.array(x <= y)的方式。
x <= y形成了一个符号公式，该符号公式不能迭代。
结果，np.array(x <= y)创建一个空数组。您可以通过检查其形状（()）或尝试使用np.array(x <= y)[0]（这会给您带来错误）来说明这一点。
这不是Drake符号专用的。 np.array(42)给您一个空数组。