def erf_03(x): ERF_A = 0.147 if x == 0: sgn = 0 else: if x > 0: sgn = 1 else: sgn = -1 one_plus_axsqrd = 1 + ERF_A * math.pow(x, 2) four_ovr_pi_etc = 4 / math.pi + ERF_A * math.pow(x, 2) ratio = - four_ovr_pi_etc / one_plus_axsqrd * math.pow(x, 2) expofun = math.exp(ratio) radical = math.sqrt(1 - expofun) z = radical * sgn return z报错：if x == 0: ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

和之前一样，这个错误是因为输入的 x 是一个数组，而 if 语句需要判断一个数是否等于 0，无法处理数组。可以使用 numpy 库中的 np.where 函数，将 if 语句改成对整个数组进行判断，如下所示：

import math
import numpy as np

def erf_03(x):
    ERF_A = 0.147
    sgn = np.where(x == 0, 0, np.where(x > 0, 1, -1))
    one_plus_axsqrd = 1 + ERF_A * np.power(x, 2)
    four_ovr_pi_etc = 4 / math.pi + ERF_A * np.power(x, 2)
    ratio = - four_ovr_pi_etc / one_plus_axsqrd * np.power(x, 2)
    expofun = np.exp(ratio)
    radical = np.sqrt(1 - expofun)
    z = radical * sgn
    return z

这样，如果输入的 x 是一个数组，函数会对整个数组进行判断并返回对应的结果。

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def erf_02(x): a = 0.140012 # 8 * (math.pi - 3) / (3 * math.pi * (4 - math.pi)) if x >= 0: sgn = 1 else: sgn = -1 x2 = math.pow(x, 2) res = sgn * math.sqrt(1 - math.exp(- x2 * (4 / math.pi + a * x2) / (1 + a * x2))) return res报错：if x >= 0: ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

这个错误是因为输入的 x 是一个数组，而 if 语句需要判断一个数的正负，无法处理数组。可以使用 numpy 库中的 np.where 函数，将 if 语句改成对整个数组进行判断，如下所示：

import math
import numpy as np

def erf_02(x):
    a = 0.140012  # 8 * (math.pi - 3) / (3 * math.pi * (4 - math.pi))
    sgn = np.where(x >= 0, 1, -1)
    x2 = np.power(x, 2)
    res = sgn * np.sqrt(1 - np.exp(- x2 * (4 / math.pi + a * x2) / (1 + a * x2)))
    return res

这样，如果输入的 x 是一个数组，函数会对整个数组进行判断并返回对应的结果。

def erf_04(x): sgn = np.where(x >= 0, 1, -1) erfc = math.exp(-1.09500814703333 * x - 0.75651138383854 * math.pow(x, 2)) return sgn * (1 - erfc)报错：erfc = math.exp(-1.09500814703333 * x - 0.75651138383854 * math.pow(x, 2)) TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

这个错误是因为 math 库中的函数无法处理数组，需要使用 numpy 库中的函数。可以将 math.exp 改为 numpy.exp，如下所示：

import math
import numpy as np

def erf_04(x):
    sgn = np.where(x >= 0, 1, -1)
    erfc = np.exp(-1.09500814703333 * x - 0.75651138383854 * np.power(x, 2))
    return sgn * (1 - erfc)

这样，如果输入的 x 是一个数组，函数会对整个数组进行处理并返回对应的结果。