使用 numexpr 创建可调用对象

Question

我正在使用 sympy 进行一些符号数学运算，然后使用 eval 和 sympy 的 lambdastr 实用程序生成 Python lambda 函数。这是我的意思的一个简化示例：

import sympy
import numpy as np
from sympy.utilities.lambdify import lambdastr

# simple example expression (my use-case is more complex)
expr = sympy.S('b*sqrt(a) - a**2')
a, b = sorted(expr.free_symbols, key=lambda s: s.name)

func = eval(lambdastr((a,b), expr), dict(sqrt=np.sqrt))

# call func on some numpy arrays
foo, bar = np.random.random((2, 4))
print func(foo, bar)

这行得通，但我不喜欢使用 eval，而且 sympy 不一定会生成计算效率高的代码。相反，我想使用 numexpr，这似乎非常适合这个用例：

import numexpr
print numexpr.evaluate(str(expr), local_dict=dict(a=foo, b=bar))

唯一的问题是我想生成一个可调用对象（如 func lambda），而不是每次都调用 numexpr.evaluate。这可能吗？

Answer 1

您可以使用 lambdify 模块，它允许您将 SymPy 表达式转换为 lambda 函数以进行高效计算。这很好，因为它能够 return 带有附加实现的函数。

Lambdify你自己的函数看起来像这样：

func = lambdify((a,b),expr, dict(sqrt=np.sqrt))

使用 numexpr 创建可调用对象

Creating a callable with numexpr

python

numpy

sympy

numexpr