如果表达式包含 sympy 对象，则 Lambdify 表达式在与数组一起使用时会引发 TypeError

Question

我正在使用 sympy 创建一个表达式，然后将其显示为带有 sympy.init_printing() 的乳胶。该表达式在被转换为名为@9​​87654326@ 的函数后用于计算。

但是，当使用数组或Series 对象作为f 的参数时，如果lambdified 表达式包含一个sympy 对象（例如sympy.sqrt()），我会得到一个TypeError。如果我使用 **.5 而不是 sqrt 我不会收到错误（但它不会在 IPython 中显示根目录）。

问题：
如何在通过sympy.lambdify() 创建的函数上使用数组或Series？

---

以下代码是问题的（简化）演示：

import sympy
import numpy
sympy.init_printing()

x = sympy.symbols('x')

_f = lambda x: sympy.sqrt(x)
f = sympy.lambdify(x, _f(x), (sympy, numpy))

f(x)

这会产生一个漂亮的根：

然后，尝试使用

import pandas
df = pandas.DataFrame([1,2,3], columns=['a'])

f(df['a'])

我明白了：

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
/home/gold/venvs/venv_python3.5/lib/python3.5/site-packages/sympy/core/cache.py in wrapper(*args, **kwargs)
     92                 try:
---> 93                     retval = cfunc(*args, **kwargs)
     94                 except TypeError:

/home/gold/venvs/venv_python3.5/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/generic.py in __hash__(self)
    830         raise TypeError('{0!r} objects are mutable, thus they cannot be'
--> 831                         ' hashed'.format(self.__class__.__name__))
    832 

TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

During handling of the above exception, another exception occurred:

SympifyError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-25-d0ba59fbbc02> in <module>()
      2 df = pandas.DataFrame([1,2,3], columns=['a'])
      3 
----> 4 f(df['a'])

/home/gold/venvs/venv_python3.5/lib/python3.5/site-packages/sympy/__init__.py in <lambda>(_Dummy_21)

/home/gold/venvs/venv_python3.5/lib/python3.5/site-packages/sympy/functions/elementary/miscellaneous.py in sqrt(arg)
    113     """
    114     # arg = sympify(arg) is handled by Pow
--> 115     return Pow(arg, S.Half)
    116 
    117 

/home/gold/venvs/venv_python3.5/lib/python3.5/site-packages/sympy/core/cache.py in wrapper(*args, **kwargs)
     93                     retval = cfunc(*args, **kwargs)
     94                 except TypeError:
---> 95                     retval = func(*args, **kwargs)
     96                 return retval
     97 

/home/gold/venvs/venv_python3.5/lib/python3.5/site-packages/sympy/core/power.py in __new__(cls, b, e, evaluate)
    168         from sympy.functions.elementary.exponential import exp_polar
    169 
--> 170         b = _sympify(b)
    171         e = _sympify(e)
    172         if evaluate:

/home/gold/venvs/venv_python3.5/lib/python3.5/site-packages/sympy/core/sympify.py in _sympify(a)
    353 
    354     """
--> 355     return sympify(a, strict=True)
    356 
    357 

/home/gold/venvs/venv_python3.5/lib/python3.5/site-packages/sympy/core/sympify.py in sympify(a, locals, convert_xor, strict, rational, evaluate)
    275 
    276     if strict:
--> 277         raise SympifyError(a)
    278 
    279     if iterable(a):

SympifyError: SympifyError: 0    1
1    2
2    3
Name: a, dtype: int64

Answer 1

使用"numpy"，这可行：

In [845]: df=pd.DataFrame([1,2,3], columns=['a'])
In [846]: arr=np.array([1,2,3])
In [847]: f = sympy.lambdify(x, sympy.sqrt(x),"numpy")

In [849]: f(arr)
Out[849]: array([ 1.        ,  1.41421356,  1.73205081])
In [850]: f(df)
Out[850]: 
          a
0  1.000000
1  1.414214
2  1.732051

但 sympy 替代品没有：

In [851]: f(x)
...
AttributeError: 'Symbol' object has no attribute 'sqrt'

我对@9​​87654324@ 文档的研究还不够多，无法知道我是否可以使两者都在一个函数中工作。

f = sympy.lambdify(x, sympy.sqrt(x),modules=("sympy", "numpy"))

处理 sympy 但不处理 numpy 参数。

看起来没有指定modules应该和modules = ["math", "mpmath", "sympy", "numpy"]一样。

带有运算符的表达式效果很好，甚至可以组合符号和数组：

In [926]: f = sympy.lambdify((x,y), x+y, ("numpy","sympy"))
In [927]: f(x,y)
Out[927]: x + y
In [928]: f(arr,arr)
Out[928]: array([2, 4, 6])
In [929]: f(arr,x)
Out[929]: array([x + 1, x + 2, x + 3], dtype=object)

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