我有一个相当大的符号函数,它针对循环中参数的不同值进行求值。在每次迭代中,在找到函数的表达式之后,导出偏导数。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,我需要将此函数的输出转换为Python函数,以便我可以使用fsolve
来查找导数为零的x,y,z值。该函数必须将x,y,z作为列表。
现在我的问题是:如何将上述函数的输出转换为可以传递给求解器的Python函数。这样的函数看起来像这样(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。有没有办法可以编码呢? (Matlab有一个内置函数,称为matlabFunction)
答案 0 :(得分:5)
你想要lambdify
。
f = lambdify(((x, y, z),), lagrange_eqs(a))
将为您提供一个Python函数f
,您可以评估f((1, 2, 3))
(x=1
,y=2
,z=3
)。我在元组中创建了参数,以便它可以与scipy的fsolve
一起使用。
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")
。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math。