numpyメソッド内でsympyオブジェクトを使用できますか？

Question

私はnumpysを使用しようとしていますnumpy.einsumシンボリックsympyの配列上の関数sympysの残酷なアインシュタインの総和の能力の欠如のため。私はこれまでのところ、これを試してみました：

>>> from sympy import * 
>>> import numpy as np 
>>> a11,a12,a13,a21,a22,a23,a31,a32,a33 = symbols('a11,a12,a13,a21,a22,a23,a31,a32,a33') 
>>> np.einsum('ii', a) 
Traceback (most recent call last): 
    File "<pyshell#469>", line 1, in <module> 
    np.einsum('ii', a) 
    File "C:\Python35\lib\site-packages\numpy\core\einsumfunc.py", line 948, in einsum 
    return c_einsum(*operands, **kwargs) 
TypeError: invalid data type for einsum 
>>> a = Array([[a11,a12,a13],[a21,a22,a23],[a31,a32,a33]]) 
>>> np.einsum('ii', a) 
Traceback (most recent call last): 
    File "<pyshell#472>", line 1, in <module> 
    np.einsum('ii', a) 
    File "C:\Python35\lib\site-packages\numpy\core\einsumfunc.py", line 948, in einsum 
    return c_einsum(*operands, **kwargs) 
ValueError: einstein sum subscripts string contains too many subscripts for operand 0 

あなたは私がいない成功の両方をnumpyネイティブ配列ともsympyアレイの両方を渡して試してみました見ることができるように。この種のモジュール間のデータ型の混合は、一般的なPythonクラスで可能ですが、特定の状況でも可能ですか？

Answer 1

NumPyのeinsumは数値データを必要とします（NumPyのNumは数値です）。しかし、SymPyは、Tensor moduleを使って象徴的なテンソル収縮を単独で処理できます。

from sympy import * 
A = Matrix(MatrixSymbol("a", 3, 3)) 
trace = tensorcontraction(A, (0, 1)) 

戻りa[0, 0] + a[1, 1] + a[2, 2]