方程式=0の解を求める作業を、複数の入力値に対して一気に行いたいです

Question

実現したいこと

df.csvは以下のようなファイルです。

df
2.25
4

「該当のソースコード」の関数equation=0を解きたいです。「試したこと」にある通り、単一の数値のときはできました。複数のdfの値をファイルから読み込んで、equation=0の解を出力したいです。
欲しい出力は以下の通りです。（エクセルのソルバーで求めました）

2.3281721345666324
2.940179169312597

どなたか「該当のソースコード」を直してください。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: object too deep for desired array
Traceback (most recent call last):
  File "〇〇〇\testCV585-2.py", line 15, in <module>
    solution = fsolve(equation, initial_guess)
  File "〇〇〇\site-packages\scipy\optimize\_minpack_py.py", line 171, in fsolve
    res = _root_hybr(_wrapped_func, x0, args, jac=fprime, **options)
  File "〇〇〇\site-packages\scipy\optimize\_minpack_py.py", line 250, in _root_hybr
    retval = _minpack._hybrd(func, x0, args, 1, xtol, maxfev,
                             ml, mu, epsfcn, factor, diag)
_minpack.error: Result from function call is not a proper array of floats.

該当のソースコード

import pandas as pd
from scipy.optimize import fsolve

df = pd.read_csv('df.csv')
print(df)
#      df
#0  2.25
#1  4.00

def equation(M):
    return df - 1/M *(1/1.2*(1+0.2*M**2))**3
    
initial_guess = 5

solution = fsolve(equation, initial_guess)
print(str(solution))

試したこと

下記のコードは回るので、dfが単一の値のときは合っていると思います。

from scipy.optimize import fsolve

df= 2.25

def equation(M):
    return df - 1/M *(1/1.2*(1+0.2*M**2))**3
    
initial_guess = 5

solution = fsolve(equation, initial_guess)
print(str(solution[0]))#2.3281721345666324

Answer 1

初期値(initial_guess)をデータフレーム(df)の行数分用意して、df列(方程式のy値)で計算を行います。

import pandas as pd
from scipy.optimize import fsolve

df = pd.read_csv('df.csv')

def equation(M):
    return df['df'] - 1/M*(1/1.2*(1+0.2*M**2))**3
    
initial_guess = [5] * len(df)

solution = fsolve(equation, initial_guess)
print(solution)

# [2.32817213 2.94017917]

Comments

[yyicp]

できました。
どうもありがとうございました。