Question

我正在研究我的多变量微积分类的项目，我的目标是绘制任意函数f（x，y），使用等高线图来绘制偏导数（df / dx，df / dy）和a函数渐变的箭头图，但在绘制更复杂的函数时我遇到了问题。

对于像f（x，y）=（x + y）** 2这样的函数输入，程序可以很好地输出图形，但是当我使用需要更复杂数学概念的输入时（即：f（x），y）= sin（x * y）。我收到错误：

TypeError：只能将length-1数组转换为Python标量。

在stackoverflow上有很多这种情况，但它们似乎都是涉及numpy / sympy冲突的孤立事件。在我的程序中，我依赖于创建任意函数的同情，以及数组计算的numpy，所以我不确定如何解决这个问题。

'''
Imports
'''
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import numpy as np
from sympy import *

x = Symbol('x')
y = Symbol('y')

lims = [-10, 10]
function = sin(x+y)
lam_function = lambdify((x,y),function)
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
gX, gY = np.meshgrid(np.arange(lims[0], lims[1], 0.05),
                   np.arange(lims[0], lims[1], 0.05))
z = lam_function(gX, gY)
plot = ax.plot_surface(gX, gY, z, cmap=plt.cm.jet, linewidth=0)
plt.colorbar(plot, cmap=plt.cm.jet)
plt.show()

Answer 1

解决方案很简单：您需要指定要与lambdify

一起使用的包

lam_function = sym.lambdify((x,y), function, "numpy")

这将确保生成的函数与numpy兼容。这适用于sin, cos, atan, log等基本功能，但对于sympy.lowergamma等更复杂的功能可能会失败。

现在，如果我们仔细研究一下同情的documentation，为什么polinamials在没有指定"numpy"的情况下工作很容易理解。如果未指定任何包，则sympy将按此顺序尝试python-math，numpy和mpmath。现在python-math x与numpy x并没有什么不同，但是python-math sin有很多不同，因为它无法处理numpy数组。

最后一件事：较新版本的sympy（1.1.1+）表现为differently。在这些新版本中sympy.lambdify会尝试使用numpy作为默认设置（如果不安装，请使用math, mpmath, sympy。

尝试绘制任意3d函数时出错

1 个答案: