python - library - Evaluar la expresión de Sympy de una matriz de valores

scipy python 2.7 windows 64

Question

Estoy experimentando con Sympy y me he topado con un problema que no puedo resolver.

Usando scipy puedo escribir una expresión y evaluarla para una matriz de valores x de la siguiente manera:

import scipy
xvals = scipy.arange(-100,100,0.1)
f = lambda x: x**2
f(xvals)

Usando Sympy puedo escribir la misma expresión de la siguiente manera:

import sympy
x = sympy.symbols(''x'')
g = x**2

Puedo evaluar esta expresión para un solo valor haciendo lo siguiente:

g.evalf(subs={x:10})

Sin embargo, no puedo descifrar cómo evaluarlo para una matriz de valores x, como hice con scipy. ¿Cómo haría esto?

Answer 1

En primer lugar, en este momento SymPy no garantiza el soporte para matrices numpy, que es lo que quiere en este caso. Consulte este informe de errores http://code.google.com/p/sympy/issues/detail?id=537

En segundo lugar, si desea evaluar algo numéricamente para muchos valores, SymPy no es la mejor opción (después de todo, es una biblioteca simbólica). Use numpy y scipy.

Sin embargo, una razón válida para evaluar algo numéricamente será que la derivación de la expresión a evaluar fue difícil, por lo que se deriva en SymPy y luego se evalúa en NumPy / SciPy / C / Fortran. Para traducir una expresión a numpy simplemente usa

from sympy.utilities.lambdify import lambdify
func = lambdify(x, big_expression_containing_x,''numpy'') # returns a numpy-ready function
numpy_array_of_results = func(numpy_array_of_arguments)

Verifique el docstring de lambdify para más detalles. Tenga en cuenta que lambdify todavía tiene algunos problemas y puede necesitar una reescritura.

Y como nota al margen, si quiere evaluar las expresiones realmente muchas veces, puede usar el módulo codegen / autowrap de sympy para crear un código fortran o C que esté empaquetado y pueda llamarse desde python.

EDIT: una lista de actualizaciones de formas de hacer numéricos en SymPy se puede encontrar en la wiki https://github.com/sympy/sympy/wiki/Philosophy-of-Numerics-and-Code-Generation-in-SymPy

Answer 2

Si bien la respuesta aceptada deja en claro que el PO estaba buscando una evaluación numérica , aún señalaré que también se puede tener una evaluación simbólica mediante el uso de symarray :

import sympy
xs = sympy.symarray(''x'', 10)
f = lambda x: x**2
f(xs)

rendimientos

array([x_0**2, x_1**2, x_2**2, x_3**2, x_4**2, x_5**2, x_6**2, x_7**2,
x_8**2, x_9**2], dtype=object)

Tenga en cuenta que esto también usa una matriz numpy internamente, pero una llena con sympy.Expr essions.

Answer 3

tratar

import sympy
x = sympy.symbols(''x'')
f = lambda x: x**2
print [f(k) for k in range(4)]

o también puedes probar

g = x**2
print [g.subs(x,k) for k in range(4)]