如何求解 numpy 数组上的符号方程？

Question

我尝试使用 Sympy 中的 solve 求解方程。但是我的方法并没有达到预期的效果。

我的等式：0.00622765954483725 = (x * 24.39 * 0.921107170819325) / 143860432.178345.

我的代码：

from sympy import symbols, solve
import numpy as np 
x = symbols('x')
sol = solve((np.array([[x],[x]])  * np.array([[24.39],[293.6]]) * np.array([[0.921107170819325],[1]])) / np.array([[143860432.178345],[143860432.178345]]) - np.array([[0.00622765954483725],[0.0089267519953503]]))

我用线性表达式成功了，但我有一个 DataFrame，我想同时求解所有数据。

from sympy import symbols, solve
x = symbols('x')
sol = solve((x * 24.39 * 0.921107170819325) / 143860432.178345 - 0.00622765954483725)

Answer 1

Numpy 不理解 sympy 的符号，sympy 也不理解 numpy 数组。使它们一起工作的唯一方法是使用 sympy 的 lambdify，它可以将符号 sympy 表达式转换为 numpy 函数。在你的情况下，你首先需要创建一个符号解决方案，对其进行 lambdify，然后在你的数组上调用它：

from sympy import symbols, solve, Eq, lambdify

a, b, c, d = symbols('a b c d', real=True)
x = symbols('x')
sol = solve(Eq(x * a * b / c, d), x) # solve returns a list of solutions, in this case a list with just one element

np_sol = lambdify((a, b, c, d), sol[0]) # convert the first solution to a (numpy) function

# everything before is only sympy, everything from here is only numpy

import numpy as np  

a_np = np.array([[24.39], [293.6]])
b_np = np.array([[0.921107170819325], [1]])
c_np = np.array([[143860432.178345], [143860432.178345]])
d_np = np.array([[0.00622765954483725], [0.0089267519953503]])

np_sol(a_np, b_np, c_np, d_np)

结果：

array([[39879.],
       [ 4374.]])

如何求解 numpy 数组上的符号方程？

How to solve symbolic equations on numpy arrays?

python

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solver

sympy