Question

所以我正在写一个评估泰勒系列的脚本。但是，我希望它能够评估所有类型的功能。所以我尝试使用函数acot(x)。

x = sy.Symbol('x')
f = acot(x)
...
func = taylor(f,0,3)
taylor_lambda = sy.lambdify(x, func, 'numpy')

以上运行没有例外（例如，如果我使用acsch，并且它没有运行）。

但是当它到达这一行时：

plt.plot(x1,taylor_lambda(x1),label='taylor approximation')

我明白了：

NameError: name 'acot' is not defined

我尝试在lambdify调用中用numpy替换sympy，但这似乎是象征性的评估。这种情况发生在一些（更罕见的功能）但不适用于其他功能。谢谢！

我的导入如下：

import sympy as sy
import numpy as np
from sympy.functions import *
from sympy import pi, E,acot
import matplotlib.pyplot as plt
import math

Answer 1

这里的主要问题是lambdify函数使用modules参数来定义所提供函数的可用模块。似乎acot命名空间中没有numpy。

让我们把它简化为简单的事情：

import sympy as sy
import numpy as np
from sympy.functions import *

x = sy.Symbol('x')
f = acot(x)
func_lambda = sy.lambdify(x, f, modules='numpy')
print(func_lambda(1))

这会引发NameError，因为acot名称空间中未定义numpy。注意模块参数。如果我们将可用模块扩展到sympy，我们就不再获得NameError：

func_lambda = sy.lambdify(x, f, modules=['numpy', 'sympy'])
print(func_lambda(1))
# Prints pi/4

如果您在使用奇数函数时遇到问题，您还可以将单独的函数作为func_name：function对的字典添加到lambdify模块参数中：

func_lambda = sy.lambdify(x, f, modules=['numpy', {'acot':acot}])
print(func_lambda(1))
# Prints pi/4

至于使用matplotlib进行绘图，对方程进行矢量化，然后为我绘制作品：

import matplotlib.pyplot as plt
vfunc = np.vectorize(func_lambda)
x1 = np.linspace(-10, 10 , 1000)
plt.plot(x1, vfunc(x1),label='acot')
plt.show()

Answer 2

之前我确实遇到过类似的问题，并设法解决了这些问题。你的行

plt.plot(x1,taylor_lambda(x1),label='taylor approximation')

看起来很好。我正在给我一个可以正常工作的旧代码，你可以比较一下。

from sympy.abc import x
from sympy import sin, series
from sympy.utilities.lambdify import lambdify

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


func = sin(x)/x
taylor = series(func, n=6).removeO()

evalfunc = lambdify(x, func, modules=['numpy'])
evaltaylor = lambdify(x, taylor, modules=['numpy'])

t = np.linspace(-7.5, 7.5 , 100)
plt.plot(t, evalfunc(t), 'b', label='sin(x)/x')
plt.plot(t, evaltaylor(t), 'r', label='Taylor')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

（某些功能）未使用SymPy Lambdify定义

2 个答案: