Python 在循环中调用lambdify，避免显式调用

我有以下代码：

var = ['a','b','c']
arr = np.array([ [1,2,3,4,5,6,7,8,9],
        [0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9]
      ])

y = np.hsplit(arr,len(var))

newdict = {}
for idx,el in enumerate(y):
    newdict[str(var[idx])] = el

print(newdict)

我正在拆分数组，以便有3个新数组，分别对应

var

列表中的每个变量

然后，我创建了一个新的字典，以便为每个变量分配相应的数组。因此，我现在的结果是：

{'a': array([[ 1. ,  2. ,  3. ],
       [ 0.1,  0.2,  0.3]]), 'b': array([[ 4. ,  5. ,  6. ],
       [ 0.4,  0.5,  0.6]]), 'c': array([[ 7. ,  8. ,  9. ],
       [ 0.7,  0.8,  0.9]])}

现在，我要计算一个表达式：

expr = sympify('a + b +c')
f = lambdify(var, expr, 'numpy')

result = f(newdict['a'], newdict['b'], newdict['c'])

print(result)

因此，我正在使用lambdify，我收到了正确的结果：

[[ 12.   15.   18. ]
 [  1.2   1.5   1.8]]

我的问题是如何避免显式调用

f（newdict['a']，newdict['b']，newdict['c']）

---

如何在循环中使用lambdify？

对于特定的交换函数（

a+b+c

）：

对于非交换函数，需要指定键顺序（因为键在dict中是无序的），例如：

使用显式键：

f(*[newdict[k] for k in 'abc'])

使用

OrderedDict

：

from collections import OrderedDict
newdict = OrderedDict()
for idx,el in enumerate(y):
    newdict[str(var[idx])] = el

f(*newdict.values())

---

（

f（*[1,2,3]）

相当于

f（1,2,3）

）

而不是使用

for循环

，

newdict

也可以通过

newdict=dict（zip（var，y））

@unutbu:Hmm，很好！谢谢你也可以写

f=lambdify（（var，），expr，'numpy'）

，像

f（args）

（没有

*

）那样调用它。@asmurer：我能问你点什么吗？如果我有这个新的dict={'a'：np.array（[1,2,3,4]），'b'：np array（[5,6,7,8]），并使用print（f（[v代表v-in-in-sorted new dict.items（）），它给了我：TypeError:无法确定关系的真值。有什么想法吗？谢谢（我同时发送这两条评论）您不能直接对Symphy对象进行排序。您需要将排序键传递给sorted（一个选项是

key=sympy.default\u sort\u key

）。

f(*[newdict[k] for k in 'abc'])

from collections import OrderedDict
newdict = OrderedDict()
for idx,el in enumerate(y):
    newdict[str(var[idx])] = el

f(*newdict.values())