如何使用 SymPy 计算 Python 中某一点的导数值？
How to evaluate the value of derivative at a point in Python using SymPy?
我正在学习 SymPy，这是在 Python 中进行复杂数学运算的有用工具。我写了下面的代码来计算一个函数的导数：
x = sympy.symbols('x')
f = x**2
dx_f = diff(f)
print(dx_f)
这正确地给出了输出：
2*x
但是，如果我尝试计算某个点的导数：
print dx_f(2.0)
内核引发以下错误：
TypeError: 'Mul' object is not callable
如何解决此错误以及 'Mul' 对象到底是什么？
三种方法：
- 最快（在写代码方面，但在计算速度方面最慢），但不太可靠，使用
subs方法：
dx_f.subs(x, 2)
- 使用
evalf方法：
dx_f.evalf(subs={x: 2.0})
- 使用
lambdify：如果您需要使用 Numpy 数组计算函数，这是首选：
f = lambdify([x], dx_f)
f(2.0)
关于数字类型的注释 return 通过每种方法编辑：
subs 可能 return 类型 Integer、Float、Rational 的数字（这些是数字的 SymPy 类型），具体取决于表达式和要替换的值。evalf 总是 returns 类型 Float.lambdify（如上例所示）returns Python 的数字 int 或 float，具体取决于表达式和要替换的值。
我正在学习 SymPy，这是在 Python 中进行复杂数学运算的有用工具。我写了下面的代码来计算一个函数的导数：
x = sympy.symbols('x')
f = x**2
dx_f = diff(f)
print(dx_f)
这正确地给出了输出：
2*x
但是，如果我尝试计算某个点的导数：
print dx_f(2.0)
内核引发以下错误：
TypeError: 'Mul' object is not callable
如何解决此错误以及 'Mul' 对象到底是什么？
三种方法：
- 最快（在写代码方面，但在计算速度方面最慢），但不太可靠，使用
subs方法：
dx_f.subs(x, 2)
- 使用
evalf方法：
dx_f.evalf(subs={x: 2.0})
- 使用
lambdify：如果您需要使用 Numpy 数组计算函数，这是首选：
f = lambdify([x], dx_f)
f(2.0)
关于数字类型的注释 return 通过每种方法编辑：
subs可能 return 类型Integer、Float、Rational的数字（这些是数字的 SymPy 类型），具体取决于表达式和要替换的值。evalf总是 returns 类型Float. 的数字
lambdify（如上例所示）returns Python 的数字int或float，具体取决于表达式和要替换的值。