Sympy中lambdify的多个模块

Question

我正在尝试让lambdify理解可以接受多种类型的输入，这可以通过使用模块的关键字参数来实现。根据lambdify的源代码（http://docs.sympy.org/dev/_modules/sympy/utilities/lambdify.html），这可以通过使用参数的列表来完成，但我没有成功。

import sympy
from sympy import lambdify
x,y=sympy.symbols('x y')
from sympy.parsing.sympy_parser import parse_expr
func=lambdify(x,parse_expr(exp(x)),modules=["numpy","sympy"])

func(array([3,4]))

结果是

array([ 20.08553692,  54.59815003])

但是当我尝试

func(y)

我得到的是

Attribute error:exp

我哪里做错了？难道函数不应该同时接受numpy和sympy的类型吗？任何帮助都非常感谢！！

Answer 1

文档中提到，modules这个参数会优先考虑先出现的模块，在这个例子中就是"numpy"。所以，如果这两个模块有相同的功能，它总是会选择第一个模块。

一个好的做法是：

import numpy as np

def func(x):
    if isinstance(x, np.ndarray):
        return np.exp(x)
    else:
        return sympy.exp(x)

Answer 2

这些模块并不会进行分发或其他操作。lambdify的工作方式是，它会创建一个

lambda x: exp(x)

其中exp来自你选择的模块的命名空间。lambdify(x, exp(x), ['numpy', 'sympy'])大致相当于

from sympy import *
from numpy import *
# Various name replacements for differences in numpy naming conventions, like
# asin = arcsin
return lambda x: exp(x)

如果你想提供一个自定义的函数来进行分发，你可以使用像Saullo Castro的例子那样的方法。你也可以通过提供一个字典来与lambdify一起使用，比如

import numpy as np
import sympy

def myexp(x):
    if isinstance(x, np.ndarray):
        return np.exp(x)
    else:
        return sympy.exp(x)

func = lambdify(x, exp(x), [{'exp': myexp}, 'numpy'])

这将得到

>>> func(np.array([1, 2]))
array([ 2.71828183,  7.3890561 ])
>>> func(sympy.Symbol('y'))
exp(y)