使用 SymPy 将符号表达式转换为 Python 函数

Question

我有一个相当大的符号函数，它针对循环中参数的不同值进行评估。在每次迭代中，找到函数的表达式后，推导出偏导数。像这样：

from sympy import diff, symbols,exp

def lagrange_eqs(a):
    x,y,z= symbols('x y z')
    FUNC=x**2-2*x*y**2+z+a*exp(z)
    d_lgrng_1=diff(FUNC,x)
    d_lgrng_2=diff(FUNC,y)
    d_lgrng_3=diff(FUNC,z)
    return [d_lgrng_1,d_lgrng_2,d_lgrng_3]

接下来，我需要将此函数的输出转换为 Python 函数，以便我可以使用 fsolve 找到导数为零的 x、y、z 值。该函数必须将 x,y,z 作为列表。

现在我的问题是：如何将上述函数的输出转换为可以传递给求解器的 Python 函数。这样的函数应该如下所示（对于 a=3）：

def lagrange_eqs_solve(X): 
    x,y,z=X
    return [2*x - 2*y**2, -4*x*y, 3*exp(z) + 1]

我只是复制了第一个函数的输出来构建第二个函数。有什么办法可以编码吗？（Matlab 有一个内置函数，称为 matlabFunction）

Answer 1

你想要lambdify.

f = lambdify(((x, y, z),), lagrange_eqs(a))

会给你一个 Python 函数 f，你可以像 f((1, 2, 3)) 那样计算它（对于 x=1、y=2、z=3） .我在一个元组中创建了参数，以便它可以与 scipy 的 fsolve 一起使用。

您可以将 modules 标志设置为 lambdify 以确定 exp 函数的来源。例如，要使用 numpy，请使用 lambdify((x, y, z), lagrange_eqs(a), modules="numpy")。要使用标准库数学库，请使用 modules="math"。默认情况下，如果安装了 numpy，则使用它，否则使用 math。

使用 SymPy 将符号表达式转换为 Python 函数

Convert symbolic expressions to Python functions using SymPy

symbolic-math

solver

sympy

python-3.x