Python sympy解析器不'；t将expm1标识为符号函数

以下示例中未正确解析函数

expm1

：

from sympy.parsing.sympy_parser import parse_expr
print parse_expr('expm1(x)').diff('x')

给予

如何将

sympy

识别

expm1

作为符号函数，从而获得与相同的结果

print parse_expr('exp(x) - 1').diff('x')

---

它给出了

exp（x）

？

，因为symphy中没有内置的

expm1

，解析器对这种表示法一无所知。

parse\u expr

的参数

local\u dict

可用于向SymPy解释不熟悉的函数和符号的含义

expm1 = lambda x: exp(x)-1
parse_expr('expm1(x)', local_dict={"expm1": expm1})

这将返回exp（x）-1

要使expm1保持为具有已知导数的单个函数，而不是

exp（x）-1

，请将其定义为辛函数（有关更多此类示例，请参阅）

确认其有效性：

e = parse_expr('expm1(x)', local_dict={"expm1": expm1})
print(e)           # expm1(x)
print(e.diff(x))   # exp(x)
f = lambdify(x, e)
print(f(1))        # 1.718281828459045
print(f(1e-20))    # 1e-20, unlike exp(x)-1 which would evaluate to 0

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这是可行的，但它相当于在我的表达式中编写

exp（x）-1

。此解决方案的缺点是，当我lambdify时，它使用

exp

函数而不是

expm1

。有没有一种方法可以用

expm1

来对表达式进行lambdizing，但要将它区别开来，因为它是用普通的

exp（x）-1

编写的？实际上

expm1

的定义存在于

.codegen.cfunctions

class expm1(Function):
    def fdiff(self, argindex=1):
        return exp(self.args[0])

e = parse_expr('expm1(x)', local_dict={"expm1": expm1})
print(e)           # expm1(x)
print(e.diff(x))   # exp(x)
f = lambdify(x, e)
print(f(1))        # 1.718281828459045
print(f(1e-20))    # 1e-20, unlike exp(x)-1 which would evaluate to 0