Python 计算numpy数组

我有一个返回numpy数组的函数，如下所示：

import numpy as np
from scipy.misc import derivative
import sympy as sp

x, y = sp.symbols('x y')
f = x**2 + y **2
def grad(f):
    exp = sp.expand(f)
    dfdx = sp.diff(exp,x)
    dfdy = sp.diff(exp,y)
    global grad
    Df = np.array([dfdx,dfdy])
    return Df

我在另一个函数中使用变量

Df

，并用它进行一些计算

正如您可能猜到的，结果包括

x

和

y

。但是，每次都需要使用我为

x

和

y

而不是符号选择的初始值来评估结果

---

我想知道在Symphy中是否有类似于

.subs（）

的东西，但它可以在numpy数组上工作，而不是在函数上工作？？？

Symphy和numpy是两个独立的世界，不容易结合在一起

使用Symphy的lambdify，可以使Symphy表达式处理numpy参数。当数组用作参数时，它们都需要是1D且大小相同。下面的函数

np\u grad\u 1

是它的工作原理。它返回一个包含两个子数组的数组

为了获得所需的功能，包装器可以接受2D numpy输入并将结果转换回2D numpy数组：

将sympy作为sp导入
将numpy作为np导入
x、 y=sp.symbols（'x y'）
f=x**2+y**2
def梯度（f、x、y）：
exp=sp.exp（f）
dfdx=sp.diff（exp，x）
dfdy=sp.diff（exp，y）
返回[dfdx，dfdy]
np_grad_1=sp.lambdify（[x，y]，grad（f，x，y））
np_grad_2=lambda点：np.数组（np_grad_1（点[：，0]，点[：，1]））.T
点=np.随机.均匀（-1,1，（5,2））
np_grad_1（点[：，0]，点[：，1]）#返回一个包含2个子数组的数组
np_grad_2（点）#返回一个Nx2数组

为什么要使用

numpy

？坚持使用

sympy

您的

Df

是一个对象数据类型数组（查看

Df.dtype

）。这与列表基本相同。这种数组上的数学运算将动作委托给元素的方法。因此，数学是命中或未命中，而不是快速

numpy

对

sympy

对象没有“知识”。我在整个代码中使用numpy，不知怎的，我认为我应该让它也起作用，而不是考虑@JohanC said。谢谢大家。我的思维方式从一开始就完全错了。起初我试图使用lambdify，但不知怎的错过了！。这让我很清楚。谢谢，我可以修复代码中的很多部分。哦，我对StackOverflow比较陌生，我该怎么做？是的，我想我刚刚发现了怎么做