代码之家 › 专栏 › 技术社区 › PyRsquared

如何使用显式值计算带索引变量的SymPy表达式?

sympy python

0

PyRsquared · 技术社区 · 8 年前

假设我用sympy求和

from sympy import *
import numpy as np
m = 10
n = IndexedBase('n')
i = symbols("i",cls=Idx)
sum_ = summation(n[i],[i,1,m])
sum_
>>> n[10] + n[1] + n[2] + n[3] + n[4] + n[5] + n[6] + n[7] + n[8] + n[9]

a = np.random.random((m,))

我想评估一下 sum_ a n[1] 会是 a[0] , n[2] 会是 a[1] 等等。如何传递 一 n ?

doit() 方法,但我不确定它是如何工作的,并且不断出现错误。

theta0 = Symbol('theta0')
theta1 = Symbol('theta1')
theta2 = Symbol('theta2')
sigma = Symbol('sigma')
sigma0 = Symbol('sigma0')
sigma1 = Symbol('sigma1')
sigma2 = Symbol('sigma2')
x = IndexedBase('x')
t = IndexedBase('t')
i = symbols("i", cls=Idx)

nges = -(1/(2*sigma**2))*summation( (x[i] - theta0 - theta1*t[i] - 
theta2*t[i]**2)**2, [i, 1, 2])
func = (-1/2)*((theta0/sigma0)**2 + (theta1/sigma1)**2 + 
(theta2/sigma2)**2) + nges

diff(func, theta0, 1)
>>> -1.0*theta0/sigma0**2 - (4*theta0 + 2*theta1*t[1] + 2*theta1*t[2] + 2*theta2*t[1]**2 + 2*theta2*t[2]**2 - 2*x[1] - 2*x[2])/(2*sigma**2)

如何为 theta 的和向量(numpy数组) x 的和 t 是谁(我试过用 .limit()

1 回复 | 直到 8 年前

1

user6655984 user6655984 8 年前

最简单的方法是使用 .subs

sum_.subs({n[i+1]: a[i] for i in range(m)})

在某些情况下,您还需要调用 evalf pi 评价的。在这种情况下,建议在 评估 这样地:

sum_.evalf(subs={n[i+1]: a[i] for i in range(m)})

第二个例子也是这样。先准备一个有值的dict更方便。

values = {theta0: 0.2, theta1: 0.3, theta2: 1.3, sigma0: 2, sigma: 2.2}
values.update({t[i]: 3*i for i in range(1, 3)})
values.update({x[i]: 5*i for i in range(1, 3)})
diff(func, theta0, 1).subs(values)   # 9.67809917355372