使用SymPy将符号表达式转换为Python函数

Question

我有一个相当大的符号函数，用于计算循环中参数的不同值。在每次迭代中，求出函数的表达式后，导出偏导数。就像这样：

from sympy import diff, symbols,exp

def lagrange_eqs(a):
    x,y,z= symbols('x y z')
    FUNC=x**2-2*x*y**2+z+a*exp(z)
    d_lgrng_1=diff(FUNC,x)
    d_lgrng_2=diff(FUNC,y)
    d_lgrng_3=diff(FUNC,z)
    return [d_lgrng_1,d_lgrng_2,d_lgrng_3]

接下来，我需要将这个函数的输出转换为Python函数，这样我就可以使用fsolve找到导数为零的x，y，z值。函数必须以x，y，z作为列表。

下面是我的问题:如何将上述函数的输出转换为Python函数，该函数可以传递给求解器。这样的函数应该如下所示(对于a=3)：

def lagrange_eqs_solve(X): 
    x,y,z=X
    return [2*x - 2*y**2, -4*x*y, 3*exp(z) + 1]

我只是复制了第一个函数的输出来构建第二个函数。我有办法对它进行编码吗？(Matlab有一个内置函数，称为matlabFunction)

Answer 1

你想要lambdify。

f = lambdify(((x, y, z),), lagrange_eqs(a))

将为您提供一个Python函数f，您可以像f((1, 2, 3))那样计算它(用于x=1、y=2、z=3)。我以元组的形式提出了这些论点，这样它就可以与fsolve一起工作了。

您可以将modules标志设置为lambdify，以确定exp函数的来源。例如，要使用numpy，请使用lambdify((x, y, z), lagrange_eqs(a), modules="numpy")。若要使用标准库数学库，请使用modules="math"。默认情况下，如果安装了numpy，则使用numpy，否则使用数学。