Python - 使用 sympy 和 lambdify 时,矩阵的点积似乎不起作用
Python - Dot product for matrices doesn't seem to work when using sympy and lambdify
我正在 python 中实现数据处理流程。我正在尝试尽可能多地使用符号计算(sympy
和 numpy
)以获得与代码一致的清晰文档。因此,当我尝试获取点积并将其用于实矩阵时(通过 lambdify
),我得到了其他东西:
import numpy as np
from sympy import *
init_printing()
A = Matrix([[1, 2], [1, 100]])
B = Matrix([[3, 4], [10, 1000]])
AA = MatrixSymbol('A',2,2)
BB = MatrixSymbol('B',2,2)
mulab = lambdify([AA,BB],AA*BB)
print(mulab(A,B))
print(A*B)
给出
[7, 1010, 406, 100020]
Matrix([[23, 2004], [1003, 100004]])
Link to the live version of code
有人遇到过类似的问题吗?是否有已知的解决方法?
提前致谢。
lambdify
创建一个应该在 NumPy 数组上使用的函数。如果将 SymPy 对象传递给此函数,则结果行为是未定义的。如果要在 SymPy 表达式上计算 SymPy 表达式,只需使用 SymPy 表达式,使用 subs
替换表达式。
>>> (AA*BB).subs({AA: A, BB: B}).doit()
⎡ 23 2004 ⎤
⎢ ⎥
⎣1003 100004⎦
如果你有 NumPy 数组,那就是你想使用 lambdify 的时候:
>>> mulab(np.array([[1,2],[1,100]]), np.array([[3,4],[10,1000]]))
[[ 23 2004]
[ 1003 100004]]
我正在 python 中实现数据处理流程。我正在尝试尽可能多地使用符号计算(sympy
和 numpy
)以获得与代码一致的清晰文档。因此,当我尝试获取点积并将其用于实矩阵时(通过 lambdify
),我得到了其他东西:
import numpy as np
from sympy import *
init_printing()
A = Matrix([[1, 2], [1, 100]])
B = Matrix([[3, 4], [10, 1000]])
AA = MatrixSymbol('A',2,2)
BB = MatrixSymbol('B',2,2)
mulab = lambdify([AA,BB],AA*BB)
print(mulab(A,B))
print(A*B)
给出
[7, 1010, 406, 100020]
Matrix([[23, 2004], [1003, 100004]])
Link to the live version of code
有人遇到过类似的问题吗?是否有已知的解决方法?
提前致谢。
lambdify
创建一个应该在 NumPy 数组上使用的函数。如果将 SymPy 对象传递给此函数,则结果行为是未定义的。如果要在 SymPy 表达式上计算 SymPy 表达式,只需使用 SymPy 表达式,使用 subs
替换表达式。
>>> (AA*BB).subs({AA: A, BB: B}).doit()
⎡ 23 2004 ⎤
⎢ ⎥
⎣1003 100004⎦
如果你有 NumPy 数组,那就是你想使用 lambdify 的时候:
>>> mulab(np.array([[1,2],[1,100]]), np.array([[3,4],[10,1000]]))
[[ 23 2004]
[ 1003 100004]]