Kết hợp NumPy với sympy

Question

Tôi có một đoạn mã sau:

p = classp(); 
for i in range(1,10): 
    x = numpy.array([[2],[4],[5]]) 
    print p.update(x) 

class classp: 
    def __init__(self): 
     self.mymodel = array([2*x[1]], [3*x[0]], [x[2]]); 
    def update(self, x): 
     return self.mymodel #replace x(0)...x(1) with the given parameter 

Câu hỏi của tôi có liên quan mã trên, tôi muốn xác định một mô hình sử dụng sympy nếu có thể, sau đó trong hàm cập nhật thay thế sympy biến với giá trị x. Có thể không? Làm thế nào tôi có thể làm điều đó?

Answer 1

Tôi có thể đề xuất cho bạn hai giải pháp.

Thứ nhất, có DeferedVector đã được tạo ra để sử dụng với lambdify:

In [1]: from sympy.matrices import DeferredVector 

In [2]: v = DeferredVector('v') 

In [3]: func = lambdify(v, Matrix([v[1], 2*v[2]])) 

In [4]: func(np.array([10,20,30])) 
Out[4]: 
     [[20] 
     [60]] 

Tuy nhiên lambdify không quá nhiều kỳ diệu cho tôi thích.

Một lựa chọn khác là sử dụng các phương pháp .subs:

In [11]: x1, x2, x3 = symbols('x1:4') 

In [12]: m = Matrix([x2,2*x1,x3/2]) 

In [13]: m.subs({x1:10, x2:20, x3:30}) 
Out[13]: 
     ⎡20⎤ 
     ⎢ ⎥ 
     ⎢20⎥ 
     ⎢ ⎥ 
     ⎣15⎦ 

Bạn có thể tạo các từ điển cho sự thay thế như thế:

dict(zip(symbols('x1:4'), your_value_array)).

Đừng quên rằng tất cả các đối tượng trả về là ma trận đáng sợ. Để chuyển đổi chúng thành các mảng có nhiều mảng chỉ sử dụng np.array(the_matrix_in_question) và đừng quên chỉ định dtype, nếu không nó sẽ mặc định là dtype=object.