将NumPy矩阵转换为SymPy矩阵

Question

我构建了一个随机生成的指定大小的矩阵，该部分效果很好。给它一个行和列大小，并从0到100繁殖一个整数的矩阵。最近我尝试对一个numpy矩阵执行一个sympy操作，python一直在崩溃我。我很快就知道，来自sympy的操作无法在numpy矩阵上运行。因此，我研究了如何将numpy转换为sympy，但更多时候我只是使用lambdify找到了numpy。我想知道我是否可以使用lambdify仍然可以从numpy转换为sympy。这是我的代码

import math
import numpy as SHIT
import sympy as GARBAGE
from sympy import *
from sympy import Matrix
from sympy.utilities.lambdify import lambdify, implemented_function
from sympy import Function
import __future__
import __init__
# init_print(use_unicode=True)

alpha = eval(input("How many rows? "))
beta = eval(input("How many columns? "))

def make_matrix(alpha,beta):
    matrix_thing = SHIT.random.randint(0,50,(alpha,beta))
    return(matrix_thing)
print(make_matrix(alpha,beta))

matrix_thing_sympy = lambdify(alpha,beta,make_matrix(alpha,beta), SHIT)

回溯：参数必须是字符串，字典或模块，但它是：[24 11] FutureWarning：元素比较失败;返回标量，但将来会执行元素比较如果modlist中的modname：

你看到的[24 11]来自一个随机生成的2乘2矩阵。因此，如果lambdify逐行读取，那么这不是一串数字？这是字符串：24,11。但是python似乎并不认同我。

我已将最后一行的陈述改为以下内容，但都没有。

matrix_thing_sympy = lambdify(alpha,beta,make_matrix, SHIT)

AttributeError：module'numpy'没有属性'doprint'

matrix_thing_sympy = lambdify((alpha,beta),make_matrix(alpha,beta), SHIT)

VisibleDeprecationWarning：使用非整数而不是整数将导致将来出错理性=理性）对于a]中的x

lambda 2,2 :( [[17 6] ^ SyntaxError：语法无效

对我来说更重要的是，为什么这不会默认工作？我曾经想过矩阵是一个矩阵，它是一个矩阵，并且关心它是否是使用numpy sympy或任何py来制作的。我离题了，但也许这对我来说也不是一个坏点。

Answer 1

TL; DR 执行sympy.Matrix(numpy_matrix)

从评论中，我建议

将NumPy矩阵转换为SymPy矩阵

import math
import numpy as SHIT
import sympy as GARBAGE
from sympy import *
from sympy import Matrix
from sympy.utilities.lambdify import lambdify, implemented_function
from sympy import Function
import __future__
import __init__
# init_print(use_unicode=True)

alpha = eval(input("How many rows? "))
beta = eval(input("How many columns? "))

def make_matrix(alpha,beta):
    matrix_thing = SHIT.random.randint(0,50,(alpha,beta))
    return(matrix_thing)

matrix_sympy = Matrix(make_matrix(alpha, beta)) # use sympy.Matrix()

之后

matrix_sympy.rref()

可替换地，

NumPy也有RREF（严格来说，SciPy）

import numpy as np
import scipy.linalg as la

def make_matrix(alpha,beta):
    matrix_thing = np.random.randint(0,50,(alpha,beta))
    return(matrix_thing)

matrix_numpy = make_matrix(alpha, beta)
(_, rref) = la.qr(matrix_numpy) # perform QR decomposition, R is RREF

这两种方法都不需要符号变量。 NumPy不是SHIT的东西。

何时使用SymPy

通常，当您想要找到一个用没有特定值的任意变量表示的通用解决方案时，您需要SymPy。

import sympy
x = symbols('x a b c')
y = a * x ** 2 + b * x + c # generall quadratic equation.
sympy.solve(y, x)

输出：

[(-b + sqrt(-4*a*c + b**2))/(2*a), -(b + sqrt(-4*a*c + b**2))/(2*a)]

在您的示例中，没有空间可以表示RREF相对于alpha和beta

如何将Numpy矩阵转换为Sympy

1 个答案:

将NumPy矩阵转换为SymPy矩阵

可替换地，

何时使用SymPy