从值数组评估sympy表达式

Question

我正在试验sympy，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值数组求值，如下所示：

import scipy
xvals = scipy.arange(-100,100,0.1)
f = lambda x: x**2
f(xvals)

使用sympy，我可以编写相同的表达式，如下所示：

import sympy
x = sympy.symbols('x')
g = x**2

我可以通过执行以下操作为单个值求值该表达式：

g.evalf(subs={x:10})

但是我无法像我使用scipy一样，想出如何对x值数组进行评估。 我该怎么做？

Answer 1

首先，目前SymPy不保证支持numpy数组，在这种情况下，这就是您想要的。 检查此错误报告http://code.google.com/p/sympy/issues/detail?id=537

其次，如果您想对许多值进行数值评估，SymPy并不是最佳选择（毕竟它是一个符号库）。 使用numpy和scipy。

但是，要进行数字评估的一个合理原因是，要导出要评估的表达式很困难，因此您可以在SymPy中将其导出，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)

检查lambdify的文档字符串以获取更多详细信息。 请注意，lambdify仍然存在一些问题，可能需要重写。

而且，正如一个侧面说明，如果你想真正多次计算表达式，你可以使用代码生成/ autowrap模块从以创建一个包，并从Python中调用FORTRAN语言或C语言sympy。

编辑：可以在Wiki https://github.com/sympy/sympy/wiki/Philosophy-of-Numerics-and-Code-Generation-in-SymPy中找到SymPy中做数字方法的更新列表。

Answer 2

尽管公认的答案清楚地表明OP正在寻求数值评估，但我仍然要指出，使用symarray也可以进行符号评估：

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，这也在内部使用了一个numpy数组，但是其中一个充满了sympy.Expr essions。

Answer 3

或者，您可以通过numpy.vectorize做到这一点。 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, ...]

Answer 4

尝试

import sympy
x = sympy.symbols('x')
f = lambda x: x**2
print [f(k) for k in range(4)]

或者你也可以尝试

g = x**2
print [g.subs(x,k) for k in range(4)]