对多个符号变量使用Lambdify

Question

下面的python脚本计算表达式中的第一个项，4.939e-3xAxB+8.7989 at (A，B) = (1.0,1.0)

 import sympy
 from sympy import *

 A = sympy.Symbol(A)
 B = sympy.Symbol(B)
 F = 4.939e-3*A*B+8.7989
 G = str(F).split("+")[0]
 H = lambdify([A,B], G, "numpy")
 print H(1,1)

出货量为: 0.004939

下面的守则旨在实现同样的目标：

A = sympy.Symbol(A)
B = sympy.Symbol(B)
F = 4.939e-3*A*B+8.7989
G = str(F).split("+")[0]
H = lambdify(A, G, "numpy")
I = lambdify(B, H(1), "numpy")
print I(1)

但这将返回错误：NameError: global name 'B' is not defined

有人能解释一下吗？

Answer 1

在多个实例中合并字符串和符号。所有这些工作的唯一原因是SymPy将sympify应用于许多输入(sympify("A")==Symbol("A"))和Python的鸭子类型。具体来说，G是一个字符串，当它应该是一个符号表达式时，传递给lambdify的所有第一个参数都是字符串或字符串列表，当它们应该是符号或其列表时。

第一个代码的清晰版本是：

from sympy.abc import A,B
import sympy

G = 4.939e-3*A*B # now this is a symbolic expression, not a string
H = lambdify( [A,B], G, "numpy" )
print(H(1,1))

第二个代码也是如此：

from sympy.abc import A,B
import sympy

G = 4.939e-3*A*B # now this is a symbolic expression, not a string
H = lambdify( A, G, "numpy" )
I = lambdify( B, H(1), "numpy" )
print(I(1))