用Pycharm进行数据分析时，对一个二元函数做处理。函数如下：

代码如下：

# 定义适应度函数
def F(x1,x2):
    return (20*x1 + 10*x2 + 10*x1*x2 - math.exp(0.2 * x1) - math.exp(0.3 * x2))

报错如下：

TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

后来经查询，发现将math改成np即可解决，当然要事先导入numpy库才可以使用np对象。
代码如下：

import math
import numpy as np
# 定义适应度函数
def F(x1,x2):
    return (20*x1 + 10*x2 + 10*x1*x2 - np.exp(0.2 * x1) - np.exp(0.3 * x2))

改完之后错误解决。

原因是：
numpy.exp()可用作函数使用
输入可以为数组，返还可以表示函数值，可用于图像绘制

math.exp()输入必须为固定的数或者其他数据类型（数组），
必须固定，不能是变量，不能用于画图
输出为固定数值在数值计算时使用