sympy 中用于lambdify 的多个模块答案

【问题标题】：More than one module for lambdify in sympysympy 中用于lambdify 的多个模块
【发布时间】：2014-08-25 22:36:12
【问题描述】：

我试图让lambdify 理解使用modules 关键字参数期望不止一种类型的输入。根据lambdify的源代码（http://docs.sympy.org/dev/_modules/sympy/utilities/lambdify.html），这可以通过使用参数列表来完成，但我不能这样做。

import sympy
from sympy import lambdify
x,y=sympy.symbols('x y')
from sympy.parsing.sympy_parser import parse_expr
func=lambdify(x,parse_expr(exp(x)),modules=["numpy","sympy"])

func(array([3,4]))

给予

array([ 20.08553692,  54.59815003])

但是当我尝试时

func(y)

我得到一个

Attribute error:exp

我在这里做错了什么？ func 不应该同时接受 numpy 和 sympy 类型吗？任何帮助表示赞赏！

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy sympy symbolic-math

【解决方案1】：

模块不会分派或类似的东西。 lambdify 的工作方式是它创建

lambda x: exp(x)

其中exp 来自您选择的模块的命名空间。 lambdify(x, exp(x), ['numpy', 'sympy']) 大致相当于

from sympy import *
from numpy import *
# Various name replacements for differences in numpy naming conventions, like
# asin = arcsin
return lambda x: exp(x)

如果您想提供一个自定义的分派函数，您可以使用类似 Saullo Castro 的示例。你也可以通过提供一个字典来使用它和lambdify，比如

import numpy as np
import sympy

def myexp(x):
    if isinstance(x, np.ndarray):
        return np.exp(x)
    else:
        return sympy.exp(x)

func = lambdify(x, exp(x), [{'exp': myexp}, 'numpy'])

这给了

>>> func(np.array([1, 2]))
array([ 2.71828183,  7.3890561 ])
>>> func(sympy.Symbol('y'))
exp(y)

【讨论】：

为什么必须在该列表中传递'numpy'？我在docs 中看到了相同的语法。但是这个：lambdify(x, exp(x), {'exp': myexp}) 也可以。
对于exp(x)，包括 numpy 是不必要的，但如果你包括任何其他函数，你将需要它来将其转换为相应的 numpy 函数，因为你绕过了默认的第三个参数 ' numpy'。

【解决方案2】：

文档说modules 参数将优先考虑首先出现的模块，在这种情况下是"numpy"。因此，如果两个模块具有相同的功能，则总是使用第一个。

一个好的方法是：

import numpy as np

def func(x):
    if isinstance(x, np.ndarray):
        return np.exp(x)
    else:
        return sympy.exp(x)

【讨论】：