Оценить выражение sympy из массива значений

Я экспериментирую с sympy, и я попал в проблему, которую я не могу решить.

Используя scipy, я могу написать выражение и оценить его для массива значений x следующим образом:

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

Используя sympy, я могу написать одно и то же выражение следующим образом:

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

Я могу оценить это выражение для одного значения, выполнив следующее:

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

Однако я не могу понять, как оценить его для массива значений x, как, например, с scipy. Как мне это сделать?

Ответы

Ответ 1

Прежде всего, на данный момент SymPy не гарантирует поддержку массивов numpy, которые вы хотите в этом случае. Проверьте этот отчет об ошибке http://code.google.com/p/sympy/issues/detail?id=537

Во-вторых, если вы хотите оценить что-то численное для многих значений, то SymPy - не лучший выбор (в конце концов, это символическая библиотека). Используйте numpy и scipy.

Однако, действительная причина для оценки чего-то численно будет заключаться в том, что получение выражения, которое должно быть оценено, было трудным, поэтому вы выводили его в SymPy, а затем оценивали его в NumPy/SciPy/C/Fortran. Чтобы преобразовать выражение в numpy, просто используйте

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)

Для получения дополнительной информации проверьте docstring lambdify. Имейте в виду, что lambdify все еще имеет некоторые проблемы и может потребоваться переписать.

И как побочная заметка, если вы хотите много раз оценивать выражения действительно, вы можете использовать модуль codegen/autowrap от sympy, чтобы создать fortran или C-код, который завернут и вызываемый из python.

EDIT: список обновлений способов делать численные значения в SymPy можно найти на wiki https://github.com/sympy/sympy/wiki/Philosophy-of-Numerics-and-Code-Generation-in-SymPy

Ответ 2

В то время как принятый ответ дает понять, что ОП ищет числовую оценку, я все же укажу, что можно также иметь символическую оценку, используя symarray:

import sympy
xs = sympy.symarray('x', 10)
f = lambda x: x**2
f(xs)

дает

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)

Обратите внимание, что это также использует массив numpy внутри, но заполняется с помощью sympy.Expr essions.

Ответ 3

Или вы можете сделать это через numpy.vectorize. Я использую x, g и xvals из тела вопроса.

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, ...]

Ответ 4

попробуйте

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

или вы также можете попробовать

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