在lambdify'd sympy表达式上使用numba.autojit

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  为了回答你的第二个问题，lambdify的工作方式是它创建一个表达式的字符串形式作为lambda，并使用数字函数创建一个名称空间中的 eval .

  例如，对于 lambdify(x, sin(x), 'numpy') ， sin(x) 被转换为 'sin(x)' （此处的字符串形式与常规字符串形式相同，但它们可能不同，例如，因为SymPy和NumPy之间的函数名称差异 . 执行此操作的函数是 sympy.printing.lambdarepr.lambdarepr . 请注意，您要使用的功能是 sympy.utilities.lambdify.lambdastr ，这也是下一步 .

  然后将其添加到 lambda ，给出 'lambda x: sin(x)' .

  然后，它粗略地做

  g = {}
  exec 'from numpy import *' in g # or exec('from numpy import *', g) in Python 3
  l = eval('lambda x: sin(x)', g)
  

  和 l 将是lambdifies函数 .

  换句话说，它在 sin 为 numpy.sin 的命名空间中计算 'lambda x: sin(x)' .

  据我所知，numba.jit和numba.autojit只是翻译字节码，因此它们应该在lambda上正常工作 .

  回复于 2024-05-02T13:55:14+08:00
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  我自己没有使用过numba，但我熟悉lambdify并且可以告诉你它赢得了't work out of the box. So if you are comfortable implementing this yourself a ' numba'模块到lambdify很可能会被赞成"Pull Request"在https://github.com/sympy/sympy

  我自己，为我的一个项目实现了类似lambdify的东西，其中默认的sympy太慢，如果有任何帮助你可以在这里查看源代码：https://github.com/bjodah/symvarsub/

  回复于 2024-05-02T13:55:14+08:00