sympy

Question

でnumpyのを組み合わせる私は次のコードを持っている：

p = classp(); 
for i in range(1,10): 
    x = numpy.array([[2],[4],[5]]) 
    print p.update(x) 

class classp: 
    def __init__(self): 
     self.mymodel = array([2*x[1]], [3*x[0]], [x[2]]); 
    def update(self, x): 
     return self.mymodel #replace x(0)...x(1) with the given parameter 

私の質問は、上記のコードを関連している、私はsympyを交換、その後更新機能では、それが可能だ場合sympyを使用してモデルを定義したいと思いますがx値を持つ変数。出来ますか？どうやってやるの？

Answer 1

私はあなたに2つの解決策を提案できます。

まず、lambdifyで使用するために作成されたDeferedVectorがあります：

In [1]: from sympy.matrices import DeferredVector 

In [2]: v = DeferredVector('v') 

In [3]: func = lambdify(v, Matrix([v[1], 2*v[2]])) 

In [4]: func(np.array([10,20,30])) 
Out[4]: 
     [[20] 
     [60]] 

しかしlambdifyは私の好みのためにあまりにも多くの魔法を行います。

In [11]: x1, x2, x3 = symbols('x1:4') 

In [12]: m = Matrix([x2,2*x1,x3/2]) 

In [13]: m.subs({x1:10, x2:20, x3:30}) 
Out[13]: 
     ⎡20⎤ 
     ⎢ ⎥ 
     ⎢20⎥ 
     ⎢ ⎥ 
     ⎣15⎦ 

あなたはそのような置換のための辞書を作成することができます：

dict(zip(symbols('x1:4'), your_value_array))

別のオプションは.subsメソッドを使用することです。

すべての戻りオブジェクトがsympy行列であることを忘れないでください。 numpy配列に変換するには、np.array(the_matrix_in_question)を使用し、dtypeを指定することを忘れないでください。それ以外の場合は、デフォルトでdtype=objectになります。