Sympy:删除没有特定变量的术语
Sympy: Drop terms without a specific variable
我正在尝试计算一些(很多)多元条件密度(即,几个多元概率密度函数的乘积)。我能够正确设置和扩展矩阵,但现在想删除不包含 wg 的项,例如在下面的等式(和代码)中。在发布的答案的帮助下,我能够开发出一个 hacky 解决方案;欢迎改进。
更新:MWE
import sympy as sym
from IPython.display import display as disp
N = 211
wg = sym.MatrixSymbol('w_g', N, 1)
wg_n = sym.MatrixSymbol('w_gn', N, 1)
Z_wg = sym.MatrixSymbol('Z_wg', N, N)
# pdf wg
pdf_wg = ((wg - wg_n).T * Z_wg.I * (wg - wg_n))
pdf_full = sym.expand(pdf_wg)
# pdf_full.collect(wg) # NotImplementedError: noncommutative scalars in MatMul are not supported.
# print (wg in pdf_full.atoms()) # False
# this gives what I want
terms = pdf_full.as_terms()[0]
for term in terms:
if 'w_g,' in str(term[0].atoms()):
disp (term[0])
更新 2:更复杂的 MWE
这里我试图只抓取其中带有 b 的术语。
import sympy as sym
from IPython.display import display as disp, Math
mu = sym.symbols('mu') # mean non GIA SSH trend
N = 211
vec1 = sym.MatrixSymbol('1', N, 1)
u = sym.MatrixSymbol('u', N, 1)
Pi = sym.MatrixSymbol('Pi', N, N)
b = sym.MatrixSymbol('b', N, 1)
wg = sym.MatrixSymbol('w_g', N, 1)
wm = sym.MatrixSymbol('w_m', N, 1)
bhat = mu*vec1 + wg + wm + u # convenience
pdf = sym.expand((b - bhat).T * Pi.I * (b-bhat))
terms = pdf.as_terms()[0]
good_terms = []
for term in terms:
if b.args[0] in term[0].atoms():
good_terms.append(term[0])
print ('Good terms:'); disp(sym.Add(*good_terms))
更新 4:已解决
对于更复杂的表达式,将 doit()
添加到扩展中将防止一堆额外的循环(例如):
pdf = sym.expand((b - bhat).T * Pi.I * (b-bhat)).doit()
可以在各种答案的评论中找到更多信息。
谢谢!
可以把表达式的atoms
提取出来,测试变量是否在其中:
from sympy import symbols
a, b, mug = symbols('a b mu_g')
expr1 = a * b + a * mug
expr2 = a * b
for expr in [expr1, expr2]:
if mug in expr.atoms():
print(expr, 'contains', mug)
else:
print(expr, 'does not contain', mug)
PS:更新您的新问题。对于 MatrixSymbol
,符号存储为 wg.args[0]
(args[1]
和 args[2]
是维度):
import sympy as sym
N = 211
wg = sym.MatrixSymbol('w_g', N, 1)
wg_n = sym.MatrixSymbol('w_gn', N, 1)
Z_wg = sym.MatrixSymbol('Z_wg', N, N)
pdf_wg = ((wg - wg_n).T * Z_wg.I * (wg - wg_n))
pdf_full = sym.expand(pdf_wg)
print (wg.args[0] in pdf_full.atoms()) # True
请注意,当 w_g
是最后一项或另一个名称以同一字符串结尾时,这个问题可能会出错。
您可以获得不包含 wg
的条款,例如:
In [53]: pdf_full.subs(wg, ZeroMatrix(N, 1)).doit()
Out[53]:
T -1
w_gn ⋅Z_wg ⋅w_gn
然后你可以从pdf_full
中减去那些:
In [54]: pdf_full - pdf_full.subs(wg, ZeroMatrix(N, 1)).doit()
Out[54]:
T -1 T -1 T -1
w_g ⋅Z_wg ⋅w_g -w_g ⋅Z_wg ⋅w_gn -w_gn ⋅Z_wg ⋅w_g
我正在尝试计算一些(很多)多元条件密度(即,几个多元概率密度函数的乘积)。我能够正确设置和扩展矩阵,但现在想删除不包含 wg 的项,例如在下面的等式(和代码)中。在发布的答案的帮助下,我能够开发出一个 hacky 解决方案;欢迎改进。
更新:MWE
import sympy as sym
from IPython.display import display as disp
N = 211
wg = sym.MatrixSymbol('w_g', N, 1)
wg_n = sym.MatrixSymbol('w_gn', N, 1)
Z_wg = sym.MatrixSymbol('Z_wg', N, N)
# pdf wg
pdf_wg = ((wg - wg_n).T * Z_wg.I * (wg - wg_n))
pdf_full = sym.expand(pdf_wg)
# pdf_full.collect(wg) # NotImplementedError: noncommutative scalars in MatMul are not supported.
# print (wg in pdf_full.atoms()) # False
# this gives what I want
terms = pdf_full.as_terms()[0]
for term in terms:
if 'w_g,' in str(term[0].atoms()):
disp (term[0])
更新 2:更复杂的 MWE
这里我试图只抓取其中带有 b 的术语。
import sympy as sym
from IPython.display import display as disp, Math
mu = sym.symbols('mu') # mean non GIA SSH trend
N = 211
vec1 = sym.MatrixSymbol('1', N, 1)
u = sym.MatrixSymbol('u', N, 1)
Pi = sym.MatrixSymbol('Pi', N, N)
b = sym.MatrixSymbol('b', N, 1)
wg = sym.MatrixSymbol('w_g', N, 1)
wm = sym.MatrixSymbol('w_m', N, 1)
bhat = mu*vec1 + wg + wm + u # convenience
pdf = sym.expand((b - bhat).T * Pi.I * (b-bhat))
terms = pdf.as_terms()[0]
good_terms = []
for term in terms:
if b.args[0] in term[0].atoms():
good_terms.append(term[0])
print ('Good terms:'); disp(sym.Add(*good_terms))
更新 4:已解决
对于更复杂的表达式,将 doit()
添加到扩展中将防止一堆额外的循环(例如):
pdf = sym.expand((b - bhat).T * Pi.I * (b-bhat)).doit()
可以在各种答案的评论中找到更多信息。
谢谢!
可以把表达式的atoms
提取出来,测试变量是否在其中:
from sympy import symbols
a, b, mug = symbols('a b mu_g')
expr1 = a * b + a * mug
expr2 = a * b
for expr in [expr1, expr2]:
if mug in expr.atoms():
print(expr, 'contains', mug)
else:
print(expr, 'does not contain', mug)
PS:更新您的新问题。对于 MatrixSymbol
,符号存储为 wg.args[0]
(args[1]
和 args[2]
是维度):
import sympy as sym
N = 211
wg = sym.MatrixSymbol('w_g', N, 1)
wg_n = sym.MatrixSymbol('w_gn', N, 1)
Z_wg = sym.MatrixSymbol('Z_wg', N, N)
pdf_wg = ((wg - wg_n).T * Z_wg.I * (wg - wg_n))
pdf_full = sym.expand(pdf_wg)
print (wg.args[0] in pdf_full.atoms()) # True
请注意,当 w_g
是最后一项或另一个名称以同一字符串结尾时,这个问题可能会出错。
您可以获得不包含 wg
的条款,例如:
In [53]: pdf_full.subs(wg, ZeroMatrix(N, 1)).doit()
Out[53]:
T -1
w_gn ⋅Z_wg ⋅w_gn
然后你可以从pdf_full
中减去那些:
In [54]: pdf_full - pdf_full.subs(wg, ZeroMatrix(N, 1)).doit()
Out[54]:
T -1 T -1 T -1
w_g ⋅Z_wg ⋅w_g -w_g ⋅Z_wg ⋅w_gn -w_gn ⋅Z_wg ⋅w_g