metpy里面divergence计算散度时因有时间维度使用循环但出错？

LemonTree007

dx,dy=mpcalc.lat_lon_grid_deltas(lon[20:85],lat[28:65])
div1= np.zeros((39,37,65))
div2= np.zeros((39,37,65))
div3= np.zeros((39,37,65))
for i in range(39):
    div1[i,:,:]=mpcalc.divergence(U200_summer[i,:,:],V200_summer[i,:,:],dx,dy,dim_order='yx')
    div2[i,:,:]=mpcalc.divergence(U500_summer[i,:,:],V500_summer[i,:,:],dx,dy,dim_order='yx')
    div3[i,:,:]=mpcalc.divergence(U850_summer[i,:,:],V850_summer[i,:,:],dx,dy,dim_order='yx')
出错信息：div1[i,:,:]=mpcalc.divergence(U200_summer[i,:,:],V200_summer[i,:,:],dx,dy,dim_order='yx')TypeError: __array__() takes 1 positional argument but 2 were given
感觉没毛病啊？如果不考虑时间维度不作循环是没问题的，为啥加了时间就出问题了，等式前后的维度是一致的呀？

LemonTree007

比如我这个是没问题的
div=mpcalc.divergence(U200_summer[0,:,:],V200_summer[0,:,:],dx,dy,dim_order='yx')
得到的div也是(37,65)大小的shape,，但加了时间为什么循环就会出错呢