如何在python中集成Sympy和Numpy？符号的Numpy数组

假设我想要一个像这样的数组向量[x，2x]，然后我想在x=5时计算这个数组。结果变成了[5,10]

这可以在matlab中使用符号工具箱轻松完成。然而，我刚从matlab转到python，有人建议我使用Numpy和Sympy来取代matlab强大的矩阵操作

我尝试了以下代码

import numpy as np
import sympy as sp

x=sp.symbols('x')
a=np.array([x , 2*x])

然而，当x是任意数字时，我找不到任何可以用来计算“a”的命令

---

有人能告诉我正确的路径吗。

正如hpaulj在评论中解释的那样，SymPy和NumPy生活在不同的世界里。 如果你需要快速运算，NumPy是你的英雄。 SymPy在象征性的操纵中大放异彩。 要从SymPy切换到NumPy，您可以先将SymPy中的所有内容转换为数字，然后再将其切换到NumPy。或者使用

lambdify

，将SymPy表达式转换为NumPy函数

例如，请参见Symphy如何计算非常复杂表达式的导数，然后将其转换为NumPy函数

如果您真的想要速度，那么库（如）可以将NumPy函数转换为机器代码（无需外部编译步骤）

这些库本身非常强大，但缺乏流畅的互操作性，这在一开始可能会令人困惑

如果让Symphy对列表中的每个元素进行操作，而不是对整个列表进行操作，那么您的示例就会起作用。Symphy的

subs

填充变量。SymPy的

evalf

将常量表达式转换为数字（因为SymPy通常以符号形式保留有理数和sqrt，因此它保持最大精度）

将sympy作为sp导入
将numpy作为np导入
x=sp.symbols（'x'）
b=[x，2*x]
c=[expr.subs（x，5）.evalf（）表示b中的expr]
a=np.数组（c）

正如hpaulj在评论中解释的那样，SymPy和NumPy生活在不同的世界里。 如果你需要快速运算，NumPy是你的英雄。 SymPy在象征性的操纵中大放异彩。 要从SymPy切换到NumPy，您可以先将SymPy中的所有内容转换为数字，然后再将其切换到NumPy。或者使用

lambdify

，将SymPy表达式转换为NumPy函数

例如，请参见Symphy如何计算非常复杂表达式的导数，然后将其转换为NumPy函数

如果您真的想要速度，那么库（如）可以将NumPy函数转换为机器代码（无需外部编译步骤）

这些库本身非常强大，但缺乏流畅的互操作性，这在一开始可能会令人困惑

如果让Symphy对列表中的每个元素进行操作，而不是对整个列表进行操作，那么您的示例就会起作用。Symphy的

subs

填充变量。SymPy的

evalf

将常量表达式转换为数字（因为SymPy通常以符号形式保留有理数和sqrt，因此它保持最大精度）

将sympy作为sp导入
将numpy作为np导入
x=sp.symbols（'x'）
b=[x，2*x]
c=[expr.subs（x，5）.evalf（）表示b中的expr]
a=np.数组（c）

Numpy数组不能很好地处理sympy对象（如果在Numpy中使用内置的数字类型，它们是最好的）。您应该改为尝试Symphy数组，它将支持类似于

.subs

的内容。看看最近的

Symphy

文章，它们也使用

lambdify

。但是要小心。有许多陷阱。检查

a

数组的

dtype

。对象数据类型数组上的数学是命中还是未命中

sympy

和

numpy

的集成度不如MATLAB。稀疏矩阵模块可能很有用。Numpy数组不能很好地处理sympy对象（如果在Numpy中使用内置的数值类型，它们是最好的）。您应该改为尝试Symphy数组，它将支持类似于

.subs

的内容。看看最近的

Symphy

文章，它们也使用

lambdify

。但是要小心。有许多陷阱。检查

a

数组的

dtype

。对象数据类型数组上的数学是命中还是未命中

sympy

和

numpy

的集成度不如MATLAB。稀疏矩阵模块可能很有用。

In [41]: from sympy import Matrix                                               

In [42]: m = Matrix([x, 2*x])                                                   

In [43]: m.subs(x,23)                                                           
Out[43]: 
⎡23⎤
⎢  ⎥
⎣46⎦