Python - Sympy -在网格中为多个参数数值求解方程

6kkfgxo0 于 2022-11-19 发布在 Python

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一个给定的方程取决于一个未知变量（y）和一组参数。我想用数值方法求解y，给定网格的每个元素和参数值。
我尝试的解决方案的简化示例如下（y是未知变量，x是参数）：

import numpy as np
import sympy as sp
x,y=sp.symbols('x y')
xgrid=np.arange(1,6)
f = sp.lambdify(x,sp.nsolve(x**2+y,y,2),"numpy")
print(f(xgrid))

但是，我收到以下错误：
应为一维数字函数。
对于xgrid中的每个值x，我希望收到一个带有y=-x**2的向量。
请注意，实际感兴趣的函数不是示例中的y=-x**2，而是x和y中均隐含的非线性函数。
我是否必须对grid中的每个值执行循环，或者我仍然可以使用lambdify？提前感谢！

python-3.x

来源：https://stackoverflow.com/questions/44640959/python-sympy-solving-equations-numerically-for-multiple-parameters-in-a-grid

2条答案

按热度按时间

kx1ctssn1#

sympy.lambdify的目的是将 * 符号 * 表达式转换为数值表达式。“lambdyfing”sympy.nsolve没有意义，因为后者（默认）是一个数值函数。如果需要为sympy.nsolve定义一个“wrapper”函数，应该使用标准的python方法。

def f(x):
    y = sp.symbols('y')
    return float(sp.nsolve(x**2+y,y,2))

现在调用f(xgrid)，其中xfrid是一个ndarray，因为这个函数接受标量参数。你需要写一个循环。如果你觉得懒，你可以改用方便的np.vectorize函数，它使一个函数为ndarrays求值，即使它只为标量参数定义。然而，注意，这种方法本质上是循环的简写，即，它执行与您显式编写循环完全相同的计算。