Python Sympy-Lambdify-miningful名称到伪变量

假设我想创建一个带有单个符号的表达式，用Latex编写（因为在Jupyter笔记本中可视化它确实很有帮助）。然后我使用

lambdify

得到一个可以计算多个值的函数。问题是此函数将显示名为

\u Dummy\u

的变量，如下所示

AoB = sp.symbols(r'\frac{\alpha}{\beta}')
expr = 2 * AoB
lam = sp.lambdify([AoB], expr, 'numpy')
display(lam)

Output: <function _lambdifygenerated(_Dummy_1198)>

AoB=sp.symbols（r'\frac{\alpha}{\beta}'）
expr=2*AoB
lam=sp.lambdify（[AoB]，表达式“numpy”）
显示器（林）
输出：

现在，想象一个包装器函数：在它里面我定义了几个sympy表达式，每个表达式使用不同的Latex符号。我给这个函数一个索引参数，它用于返回相应表达式的lambdify版本

当lambdify函数返回时，我很想知道

\u Dummy\u

指的是什么，特别是当lambdify函数需要计算两个或多个参数时。例如，在上面的示例中，如果调用函数参数

AoB

（我可以将其解释为alpha-over-beta），则没有问题

---

理想情况下，我希望创建一个符号，该符号既可以接受Latex（用于可视化目的），也可以接受在创建伪变量时使用的回退符号（例如，使用lambdify）。可能吗？

最简单的解决方案可能是保持latex符号到普通符号的映射，并在lambdizing之前替换它，如

AoB=sp.symbols（r'\frac{\alpha}{\beta}'）
映射={AoB:Symbol（'AoB'）}
expr=2*AoB
lam=sp.lambdify（[mapping[AoB]]，expr.xreplace（mapping），'numpy'）