Matrix 与矩阵symbol的同解

我想数值求解一个包含矩阵符号的方程。以下是一个基本示例：

import sympy as sy
v = sy.MatrixSymbol('v', 2, 1)
equation = (v - sy.Matrix([17, 23])).as_explicit()

我想要一些像：

sy.nsolve(equation, v, sy.Matrix([0,0]))

但是因为

nsolve

不接受矩阵符号，我做了一个笨拙的变通方法，给出了

矩阵（[[17.0]，[23.0]]）的正确输出。

：

本质上，我已经将矩阵SYMBOL转换为符号矩阵，以使

nsolve

快乐

我有没有更好的办法

编辑：变通方法可以简化为：

vseq = sy.symbols('a b') #names must be distinct
sy.nsolve(equation.subs(v, sy.Matrix(vseq)), vseq, [0,0])

---

但是应该有一种更干净的方法将矩阵SYMBOL转换为符号序列，或者一开始就避免这样做。

更干净的方法是从

symarray

创建矩阵：

v = sy.Matrix(sy.symarray("v", (2,)))
equation = v - sy.Matrix([17, 23])
sy.nsolve(equation, v, [0, 0])

---

这里，

symarray

创建一个（NumPy）符号数组

[v_0，v_1]

，然后将其转换为矩阵。我们也可以使用sy.symarray（“v”，（2，1））所以它是一个双数组，但是由于symphy的

矩阵

构造函数对于1D输入很酷，所以这是不必要的

太好了，谢谢！我不确定我是否能完全按照你的建议去做，因为我正在处理的实际方程是通过一系列矩阵替换来构造的。据我所知，如果

v

和

w

是矩阵符号，则类似于

v.subs（v，w）

的东西可以工作，但如果它们是符号数组，则不行。但是行

varr=sy.Matrix（sy.symarray（“v”），（2，））

比我之前的行

vseq=sy.symbols（“ab”）

好得多。然后，在进行数值计算之前，您似乎必须用矩阵（symarray）替换矩阵symbols。根本原因是Symphy将方程式“打印”到Python lambda中，以传递给数值解算器，并且

lamdba v[0,0]：v[0,0]-17

不是有效的Python。可以说这是一个令人同情的错误；在这种情况下，它应该处理不同的代码打印，比如

lamdba v_0_0:v_0_0-17

是的，我现在基本上在做

sy.nsolve（等式subs（v，varr），varr[0,0]）

。

v = sy.Matrix(sy.symarray("v", (2,)))
equation = v - sy.Matrix([17, 23])
sy.nsolve(equation, v, [0, 0])