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（某些功能）未使用SymPy Lambdify定义

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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 . 所以我试过，例如，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 ，它不会运行） .

但是当它达到这条线时：

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

我明白了：

NameError: name 'acot' is not defined

我试图在lambdify调用中用 sympy 替换 numpy ，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！

我的进口如下：

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
python numpy sympy

2 回答

  • 2

    我之前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 . 我给了一个我的旧代码，工作正常，你可以比较 .

    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()
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  • 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 在 numpy 名称空间内不可用 .

    让我们简化为简单的事情：

    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))

    由于 numpy 未在 numpy 命名空间中定义，因此会引发 NameError . 注意模块参数 . 如果我们将可用模块扩展到 sympy ，我们将不再获得 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绘图，矢量化方程，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()
    回复于

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