Question

我希望程序的用户以numpy表示法输入他们选择的数学函数，以便我可以对它进行操作。例如：

import numpy as np
f=eval(input("Please input your function in numpy notation")

>>> "Please input your function in numpy notation"
>>> np.exp(x)
>>> NameError: name 'x' is not defined

使用上面的代码，用户正在输入指数函数，该函数被保存到变量'f' - 更一般地说，我希望任何数学函数都作为输入给出，并且它以某种方式存储为python功能。伪代码可能类似于：

def F(x):
    f = eval(input("Please enter function in numpy notation:"))
    return f

，如果我们再次使用指数函数作为例子，则相当于硬编码：

def F(x):
    return np.exp(x)

另一个清晰的例子。

def F(x):
    f = eval(input("Please enter function in numpy notation:"))
    return f

>>> x*np.sin(x)

用户在命令行输入x * np.sin（x），相当于硬编码：

def F(x):
    return x*np.sin(x)

有没有这样做？

Answer 1

考虑使用numexpr module。

示例：

In [23]: import numexpr as ne

In [24]: a = np.arange(1e6)

In [25]: s = "sin(a)**2 + cos(a)**2"

In [27]: res = ne.evaluate(s)

In [28]: res
Out[28]: array([ 1.,  1.,  1., ...,  1.,  1.,  1.])

In [29]: res.shape
Out[29]: (1000000,)

它通常也比Numpy快：

In [32]: %timeit ne.evaluate(s)
11.4 ms ± 256 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [33]: %timeit np.sin(a)**2 + np.cos(a)**2
41 ms ± 1.15 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Answer 2

执行f = eval(input("Please enter function in numpy notation:"))时，用户的输入会被解释为您已将其写入文件中。因此，如果您的用户输入x+1，那么您的python脚本将尝试在该行中执行x+1。

如果您希望该行创建一个函数，您的用户必须输入一些评估为实际函数的函数。这可能类似于lambda x: x+1，它返回一个带有一个参数（x）的函数，计算x+1。当然，您也可以在代码中添加lambda x:。小例子：

def F(x):
    return eval("lambda x:" + input("Please input a function in numpy notation!"))

x = 1
f = F(x)
print(f(x))

当然，这将要求变量始终被称为x。

如果您执行上述代码并输入例如x+1输出为2。

Answer 3

一个简单的解决方案是，我们只需将eval包裹在一个函数中，并授予它对x和np名称的访问权限：

import numpy

i = input("fn: ")  # enter function once

def f(x):
    return eval(i, {'x': x, 'np': numpy})

f(42)  # call it
f(0)  # call it again...

请注意，eval非常不安全。没有什么能阻止用户输入恶意代码。如果您对安全性（或性能）有点关注，@ MaxU的答案更可取。

如果您打算经常调用该函数，那么预编译它是有意义的：

i = input("fn: ")  # enter function once
i = compile(i, 'input', 'eval')

生成的代码对象可以像字符串一样传递给eval。

定时输入np.exp(x)：

%timeit f(0.5)  # Without pre-compilation
# 100000 loops, best of 3: 14.2 µs per loop

%timeit f(0.5)  # With pre-compilation
# 100000 loops, best of 3: 1.72 µs per loop

如何使用'input'在python 3.x中输入数学函数作为变量

3 个答案: