因为sqrt返回负参数NaN，所以函数f（x）对于所有真实的x都是不可计算的。我将函数改为numpy.emath.sqrt()，它可以在参数〈0时输出复数值，并返回表达式的绝对值。

import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
sqrt = np.emath.sqrt

musun = 132712000000
T = 365.25 * 86400 * 2 / 3
e = 581.2392124070273

def f(x):
    return np.abs((T * musun ** 2 / (2 * np.pi)) ** (1 / 3) * sqrt(1 - x ** 2)
        - sqrt(.5 * musun ** 2 / e * (1 - x ** 2)))

x = fsolve(f, 0.01)
x, f(x)

这样就可以得到正确的结果：

(array([ 1.]), array([ 121341.22302275]))

解非常接近真根，但是f（x）仍然非常大，因为f（x）具有非常大的因子：木孙。

fsolve()返回f(x) = 0的根（请参见here）。
当我绘制x的f(x)值（范围-1到1）时，我发现在x = -1和x = 1处有根。但是，如果是x > 1或x < -1，则两个sqrt()函数都将传递一个负参数，这将导致错误invalid value encountered in sqrt。
fsolve()找不到位于函数有效范围两端的根，这并不令我感到惊讶。
我发现，在试图找到一个函数的根之前，先画出它的图形总是一个好主意，因为这可以表明它被任何求根算法找到根的可能性有多大（或者在这种情况下，不太可能）。