我正在尝试 sympy，但遇到了一个我无法解决的问题。
使用 scipy，我可以编写一个表达式并为 x 值数组评估它，如下所示：
import scipy
xvals = scipy.arange(-100,100,0.1)
f = lambda x: x**2
f(xvals)
使用 sympy 我可以编写如下相同的表达式：
import sympy
x = sympy.symbols('x')
g = x**2
我可以通过执行以下操作来评估此表达式的单个值：
g.evalf(subs={x:10})
但是我不知道如何评估它的 x 值数组，就像我对 scipy 所做的那样。我该怎么做？
【问题讨论】：
首先，目前 SymPy 不保证支持 numpy 数组，这是您在这种情况下想要的。检查此错误报告http://code.google.com/p/sympy/issues/detail?id=537
其次，如果您想对 many 值进行数值评估，SymPy 不是最佳选择（毕竟它是一个符号库）。使用 numpy 和 scipy。
但是，以数字方式评估某事物的一个正当理由是，导出要评估的表达式很困难，因此您在 SymPy 中导出它，然后在 NumPy/SciPy/C/Fortran 中对其进行评估。要将表达式转换为 numpy，只需使用
from sympy.utilities.lambdify import lambdify
func = lambdify(x, big_expression_containing_x,'numpy') # returns a numpy-ready function
numpy_array_of_results = func(numpy_array_of_arguments)
查看 lambdify 的文档字符串以获取更多详细信息。请注意，lambdify 仍有一些问题，可能需要重写。
顺便说一句，如果您想多次评估表达式really，您可以使用 sympy 中的 codegen/autowrap 模块来创建包装好的 fortran 或 C 代码可从 python 调用。
编辑：可以在 wiki https://github.com/sympy/sympy/wiki/Philosophy-of-Numerics-and-Code-Generation-in-SymPy 上找到在 SymPy 中执行数字的方法的更新列表
【讨论】：
虽然the accepted answer 明确表示 OP 正在寻找 numerical 评估，但我仍然要指出，也可以使用 @987654322 进行 symbolic 评估@：
import sympy
xs = sympy.symarray('x', 10)
f = lambda x: x**2
f(xs)
产量
array([x_0**2, x_1**2, x_2**2, x_3**2, x_4**2, x_5**2, x_6**2, x_7**2,
x_8**2, x_9**2], dtype=object)
请注意，这在内部也使用了numpy 数组，但其中填充了sympy.Expressions。
【讨论】：
lambdify。但是如果由于某种原因你真的有一个符号表达式数组，你可能不得不使用列表推导（或for 循环）。也许有更简单的方法，但我从不为symarrays 烦恼。我的回答真的只是在这里作为旁注
或者你可以通过 numpy.vectorize 来实现。
我正在使用问题正文中的x、g 和xvals。
scalar_func = lambda xx: float(g.evalf(subs={x: xx}))
vector_func = numpy.vectorize(scalar_func)
vector_func(xvals) # returns a numpy array [10000.0, 9980.01, 9960.04, ...]
【讨论】：
试试
import sympy
x = sympy.symbols('x')
f = lambda x: x**2
print [f(k) for k in range(4)]
或者你也可以试试
g = x**2
print [g.subs(x,k) for k in range(4)]
【讨论】：