前回の質問から進歩ValueError: too many values to unpack (expected 2)

前提

前回同様、ベジエ曲線から美的曲線の生成を行おうとしています。
前回の質問では、曲線を描く際の計算方法に誤りがあったので修正した後の話になります。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ
pass省略ーt2_1.py,　t2.pyどちらも同じ場所にあります。
t2_1.py:44: RuntimeWarning: invalid value encountered in divide
  ds_drho = np.sqrt(px ** 2 + py ** 2) / rho
t2_1.py:61: RuntimeWarning: divide by zero encountered in double_scalars
  a = 1 / np.log(rho[-1] / rho[0]) * np.log(ds_drho * rho)
t2_1.py:62: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log
  c = np.mean(np.log(ds_drho * rho) - a * np.log(rho))
t2_1.py:50: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log
  beautiful_rho = np.exp((a * np.log(rho)) + c)
Traceback (most recent call last):
t2.py", line 23, in <module>
    beautiful_x, beautiful_y = bz.bezier_to_Biteki(Q)
ValueError: too many values to unpack (expected 2)

該当のソースコード

# Bernstein多項式を計算する関数
def bernstein(n, t):
    B = []
    for k in range(n + 1):
        # 二項係数を計算してからBernstein多項式を計算
        nCk = math.factorial(n) / (
                math.factorial(k) * math.factorial(n - k))
        B.append(nCk * t ** k * (1 - t) ** (n - k))
        # print(nCk, k, n - k)
    return B


# ベジェ曲線を描く関数
def bezier_curve(Q):
    """
    制御点 Q とパラメーター t によって定義されるベジェ曲線上の点を計算します。
    """
    n = len(Q) - 1
    dt = 0.03333333
    t = np.arange(0, 1, dt)
    B = bernstein(n, t)
    dx_dt = 0
    dy_dt = 0
    for i in range(len(Q)):
        dx_dt += np.dot(B[i], Q[i][0])
        dy_dt += np.dot(B[i], Q[i][1])
    return np.array([dx_dt, dy_dt])


# 対数型美的曲線を描く関数
def bezier_to_Biteki(Q):
    """
    制御点Qで定義されるベジェ曲線を美しい曲線に変換します。
    """
    t = np.linspace(0, 1, 100)
    px, py = bezier_curve(Q)

    # Calculate rho and ds/drho
    rho = np.sqrt(px ** 2 + py ** 2)
    ds_drho = np.sqrt(px ** 2 + py ** 2) / rho

    # Calculate a and c
    a, c = curvature(rho, ds_drho)

    # Calculate beautiful curve
    beautiful_rho = np.exp((a * np.log(rho)) + c)
    beautiful_x = px * beautiful_rho / rho
    beautiful_y = py * beautiful_rho / rho

    return np.array([beautiful_x, beautiful_y]).T


def curvature(rho, ds_drho):
    """
    美しい曲線公式を使用して曲率を計算します。
    """
    a = 1 / np.log(rho[-1] / rho[0]) * np.log(ds_drho * rho)
    c = np.mean(np.log(ds_drho * rho) - a * np.log(rho))
    return a, c

試したこと

エラーの意味を調べたり、ChatGPT君に相談したりで、

def bezier_to_Biteki(Q):の戻り値でエラーが出ているのではないかと予想しています。
しかし、戻り値を一つでとらえているのか、二つでとらえているのかわからないため断念してます。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python3.8

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

beautiful_x, beautiful_y = bz.bezier_to_Biteki(Q)のbezier_to_Bitekiが、提示されているdef bezier_to_Biteki(Q)のことであるならば
その戻り値であるnp.array([beautiful_x, beautiful_y]).Tのshape[0]が3以上なのでしょう。
たとえば以下のコードと同じ動きであるということです。

Python
1import numpy as np
2
3def func():
4    x,y = [1,2,3],[4,5,6]
5    a = np.array([x,y]).T
6    print(a.shape[0]) # 3
7    return a
8
9#x,y = func() # ValueError: too many values to unpack (expected 2)
10a = func() # OK