Python 用于大量变量的subs（）_Python_Sympy

Python 用于大量变量的subs（）

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Python 用于大量变量的subs（）,python,sympy,Python,Sympy,我正在进行优化，我想编写一个函数，在这个函数中，我可以使用更多的变量。为此，我生成了一个包含n个变量的m函数。例如，假设3个函数和2个变量 num_var=2 x=symbols('x0:num_var') 我生成了以下函数： f=[5*x0 + 4*x1 + 6, -4*x0 - 5*x1 - 6, -8*x0 - 10] 我的观点是： point=[-2.8,1.74] 如果我想在每个函数中使用sub（），最快的方法是什么 f[0].subs([(x[0],point[0]),(x[

我正在进行优化，我想编写一个函数，在这个函数中，我可以使用更多的变量。为此，我生成了一个包含n个变量的m函数。例如，假设3个函数和2个变量

num_var=2
x=symbols('x0:num_var')

我生成了以下函数：

f=[5*x0 + 4*x1 + 6, -4*x0 - 5*x1 - 6, -8*x0 - 10]

我的观点是：

point=[-2.8,1.74]

如果我想在每个函数中使用sub（），最快的方法是什么

f[0].subs([(x[0],point[0]),(x[1],point[1])])

（这将对第一个功能进行评估）我在列表中得到了三个函数求值：

fun_eval=[some number,some number, ... (in size of number of functions)]

问题是如何编写代码来对大量函数中的大量变量进行求值

见。如果要在大量点上有效地计算函数，应使用

lambdify

>>> from sympy import *
>>> x0, x1 = x = symbols('x:2')
>>> f = [5*x0+4*x1+6, -4*x0-5*x1-6, -8*x0-10]
>>> point = (-2.8, 1.74)
>>> [fi.subs(zip(x, point)) for fi in f]
[-1.04000000000000, -3.50000000000000, 12.4000000000000]

>>> func = lambdify(x, f)
>>> func(*point)
[-1.04, -3.5, 12.399999999999999]

默认情况下，它使用SUB，但如果安装了

numpy

，则可以通过将

module=“numpy”

传递到

lambdify

来使用它进行更快的计算

顺便说一下，您的

符号（'x0:num\u var'）

实际上没有使用

num\u var

变量。您需要使用

符号（'x0:%d'%num\u var）

请参阅。如果要在大量点上有效地计算函数，应使用

lambdify

>>> func = lambdify(x, f)
>>> func(*point)
[-1.04, -3.5, 12.399999999999999]