极客笔记sympy.lambdify详解
什么是sympy
Sympy是一个Python库，用于符号计算。它允许用户进行符号计算，如代数运算，微积分，方程求解等。Sympy的一个重要功能是可以将符号表达式转换为可计算的函数，以便进一步进行数值计算。
lambdify函数介绍
在Sympy中，lambdify函数是一个用于将符号表达式转换为可计算函数的工具。它的基本语法为：
lambdify(args, expr, modules='numpy')
其中，args为一个符号或符号列表，表示函数的自变量；expr为待转换的符号表达式；modules为需要导入的模块，默认为numpy。
lambdify函数的用法
1. 将符号表达式转换为Python函数
首先，我们需要导入sympy库，并定义一些符号和表达式：
import sympy as sp
x, y = sp.symbols('x y')
expr = x**2 + y**2
然后，我们可以使用lambdify函数将表达式转换为Python函数：
f = sp.lambdify((x, y), expr)
现在，f就是一个可以计算x和y的平方和的Python函数。我们可以使用它来计算任意x和y的值：
result = f(2, 3)
print(result)
输出为：13
2. 使用不同模块
除了默认的numpy模块，lambdify函数还支持使用其他模块。例如，如果我们希望在函数中使用math模块的函数，可以这样导入：
f = sp.lambdify((x, y), expr, modules='math')
然后，我们可以在表达式中使用math模块的函数，例如sin函数：
expr = sp.sin(x) + sp.cos(y)
f = sp.lambdify((x, y), expr, modules='math')
result = f(0, 0)
print(result)
输出为：2.0
3. 使用其他模块中的函数
除了标准的数学函数，我们还可以使用lambdify函数将表达式转换为调用其他模块中的函数。例如，如果我们想要在函数中调用自定义的函数，可以将其定义在一个单独的模块中，并在lambdify函数中导入该模块。
假设我们有一个自定义的函数my_func，定义在custom_module.py中：
# custom_module.py
def my_func(x):
return x**3 + x**2
我们可以将该函数导入并在表达式中使用：
import custom_module
x = sp.Symbol('x')
expr = x + custom_module.my_func(x)
f = sp.lambdify(x, expr, modules=[{'my_func': custom_module.my_func}])
result = f(2)
print(result)
输出为：10
总结
通过lambdify函数，我们可以方便地将符号表达式转换为可计算的Python函数，从而进行数值计算或其他操作。同时，灵活的模块选择功能使得我们可以在表达式中使用不同的函数库，包括标准库和自定义库。在符号计算和数值计算之间切换时，lambdify函数是一个非常有用的工具。