Python 使用scipy.stats normal cdf时出现Sympy TYPE错误_Python_Scipy_Sympy

Python 使用scipy.stats normal cdf时出现Sympy TYPE错误

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当我使用

scipy.stats.norm

时，为什么Sympy会抛出类型错误？我怎样才能解这个方程

from sympy import Eq, Symbol, solve, Piecewise
from scipy.stats import norm
import numpy as np

x = Symbol('x')
eqn = Eq((x-0.2)/0.3, norm.cdf((np.log(100/110) + x**2/2)/x))

print(solve(eqn))

输出：

TypeError: cannot determine truth value of Relational

符号设置如果您正在寻找符号解决方案，请使用符号函数：例如，SymPy's log而不是NumPy's log。Symphy的统计模块也提供了正常CDF，如

CDF（正常（“x”，0，1））

。正确的Symphy设置如下：

from sympy import Eq, Rational, Symbol, log
from sympy.stats import cdf, Normal
eqn = Eq((x-Rational('0.2'))/Rational('0.3'), cdf(Normal("x", 0, 1))(log(Rational(100, 110)) + x**2/2)/x)

请注意，我将

Rational（'0.2'）

放在0.2的位置。理性和浮点数之间的区别对于符号数学很重要。从形式上看，这个等式现在看起来不错：

Eq(10*x/3 - 2/3, (erf(sqrt(2)*(x**2/2 - log(11) + log(10))/2)/2 + 1/2)/x)

不幸的是，它看起来也没有希望：对于这样的事情，没有封闭形式的解决方案，包括一个等同于多项式的超越函数。自然，

solve（eqn）

将失败。因此，以上所有内容都证明了symphy的正确用法，但这并没有改变没有符号解决方案的事实

数值解要以数字方式解决此问题，请执行相反的操作：删除SymPy部件并从SciPy导入

fsolve

from scipy.stats import norm
from scipy.optimize import fsolve
import numpy as np

f = lambda x: (x-0.2)/0.3 - norm.cdf((np.log(100/110) + x**2/2)/x)
print(fsolve(f, 1))   # 1 is a random initial guess

答案是0.33622392。