Question

如何查找函数的所有**args列表？

例如，我知道symbols()将positive=True，real=True等作为参数，我希望看到这些可能参数的完整列表。但是，它们未列在Sympy Core doc page中。

我已经挖掘了源代码本身，但我无法追踪并找到我正在寻找的东西。

Answer 1

`symbols()`功能

正如其他答案所指出的那样 - **args中symbols的一个用途是传递有关正在创建的Symbol的假设。您可以传递的假设列表在Assumptions页面下记录为supported predicates。

但是，您还应该注意，可以传入其他一些特殊的命名参数。

这些都记录在您链接的部分中，并且是：

cls=<ClassName>

尽管名称如此，但symbols（）可以创建类似符号的对象，如Function或Wild类的实例。要实现此目的，请将cls关键字参数设置为所需类型：

N.B。如果未指定，则使用默认的Symbol类。
seq=<True|False>

文档说：

如果单个符号需要可迭代容器，请设置seq True的参数或用逗号
终止符号名称

代码行走

您注意到您已查看过代码 - 因此我将向您展示代码中实现这些内容的位置。如果调用symbols()函数，它会对其参数进行各种检查，包括来自**args的{{3}}参数，然后执行更多检查等，最后调用以实例化{{1} } pop-ing cls and seq，here或here。这些调用Symbol的构造函数（或通过Symbol传递的子类）与cls中剩下的任何内容都被解释为here - 它们是{{3}那么非假设或不适用的命名参数此时为assumptions in the constructor.！

这表明假设+ **args + cls形成了一组可以在seq传递给**args的命名参数

其他功能（一般情况）

我认为symbols()可能仅仅是一个更一般性问题的代表性例子。我希望上面已经说服了所有可以有用地传递到symbols()的值。这可能会让您相信SymPy中的其他功能也是如此。

但是，在一般情况下，答案是很难向自己证明可以作为关键字参数传递的所有值都在 any <的文档中/ strong>库或函数。实际上，有时只有一个子集被故意记录，因为它们是＆＃34;公共API＆＃34;对于图书馆而实际的代码可能会采取其他论点，但由于某些原因，开发人员不希望将它们暴露给公众 - 例如因为它们的可用性可能会发生变化，或者它们的功能未经测试。

如果您执行传递无效参数，则您使用的库的行为可能会有所不同。某些库或函数会忽略它们，而如果传入无效的关键字参数，则其他库会抛出错误。

如果你想知道是否是这种情况（并且该库是开源的，如SymPy），那么你可以随时浏览代码（正如我在上面的代码行走中所示）。如果你这样做 - 你需要遵循执行的路径，寻找symbols()的出现。如果您关注的SymPy中有其他功能，请在评论中告诉我 - 但希望这种通用方法适合您。

我在上面假设你理解args.pop()和*args语法。如果这对您来说并不完全清楚 - sanitized here l的这一部分会对此进行处理。

Answer 2

这些参数被命名为假设，可以在文档中找到： Sympy Assumptions

Answer 3

假设分类

涉及用于简化的符号，例如， Q.positive，Q.even。
与代数字段/环相关，例如Q.real，Q.complex。
与某些事实有关，例如。is_bounded，is_infinity，is_zero和等等。它们帮助我们以核心计算进行操作。显然它们来自上面的其他类假设（在开始对象的同时）（在这种情况下，例如 is_zero意味着它是一个零的环）。或者他们可以从表达式的分析中得出：在这种情况下，我们可以创建一些计算的假设类别（在这种情况下is_zero可以是意味着但这种计算很难被称为“零” 测试“问题”。在任何情况下，我们都可以记住我们处理的事情确切地说（现在我们在某个地方我们在第二种意义上使用is_zero）。

假设示例：

M ... Mathematica
S0 ... SymPy, current approach
S1 .... SymPy, approach 1
S2 .... SymPy, approach 2

M: Simplify[1/Sqrt[x] - Sqrt[1/x], x > 0]
S1: x = Symbol('x', assumptions=IsPositive)
  simplify(1/sqrt(x) - sqrt(1/x))
S2: simplify(1/sqrt(x) - sqrt(1/x), Assumptions(x>0))

M: FunctionExpand[Log[x y], x > 0 && y > 0]
S1: x, y = Symbol('x', assumptions=IsPositive), Symbol('y', assumptions=IsPositive)
 log(x*y).expand()
S2: log(x*y).expand(Assumptions([x>0, y>0]))

M: Simplify[Sin[n Pi], n \[Element] Integers]
S1: n = Symbol('n', assumptions=IsInteger)
  simplify(sin(n*pi))
S2: simplify(sin(n*pi), Assumptions(Element(n, Integer)))

# we can talk about the syntax of Element(n, Integer)

M: FunctionExpand[EulerPhi[m n], {m, n} \[Element] Integers && GCD[m, n] == 1]
S1: n = Symbol('n', assumptions=IsInteger)
  m = Symbol('m', assumptions=IsInteger)
  n.assumptions.add(Eq(gcd(m, n) - 1))
  euler_phi(m, n)
S2: euler_phi(m, n).expand(Assumptions([Element(n, Integer), Element(m, Integer), Eq(gcd(m, n) - 1)]))

# again we can talk about the syntax of Element(n, Integer)

M: RealQ[x, x \[Element] Real]
S0: x = Symbol('x',real=True, integer=True)
  assert x.is_real == True
S1:
S2: assert IsElement(x, Real, assumptions=Element(x, Real))

M: Refine[Abs[x], x>0]
   Refine[Abs[x], x0))
  print e.refine(Assumptions(x))

更多参考资料：

Wiki Sympi Assumptions

Assuming

Setting Assumptions on Variables in Sympy Relative to Other Variables

Using SymPy's New Assumptions

Answer 4

您可以使用名为inspect的内置python库从任何函数获取参数详细信息：

import inspect
inspect.getargspec(funcname)

它将返回一个ArgSpec命名元组，其中包含以下信息：

ArgSpec(args=['myarg'], varargs=None, keywords=None, defaults=(None,))

要获取参数名称，只需访问该返回对象的args属性即可。

如何查找函数的所有**参数列表？

4 个答案:

`symbols()`功能

代码行走

其他功能（一般情况）

如何查找函数的所有**参数列表？

4 个答案:

symbols()功能

代码行走

其他功能（一般情况）

`symbols()`功能