我想对用 sympy 编写的函数进行羔羊化

Question

在 sympy 中我写了一个这样的函数：

from sympy import *
x, y = symbols('x y')
def Func(x,y):
   return sin(x) + cos(y)

一切正常，但我找不到办法对此进行羔羊化，例如

Func_lam = lambdify(x, y, Func)
z = Func_lam(1,2)

给出一个错误，它说这已被弃用。 我将非常感谢您的帮助！

Answer 1

lambdaify 的第一个参数应该是一个可迭代对象，第二个参数应该是一个表达式。您传递了 3 个参数，第三个参数不是表达式，它是一个函数，当您告诉它参数是什么时，它将返回一个表达式。将您拥有的与此进行比较：

>>> from sympy import *
>>> def Func(x,y): return sin(x) + cos(y)
>>> x, y = symbols('x y')
>>> f = lambdify((x,y), Func(x,y))
>>> f(1,2)
0.4253241482607541

Answer 2

如何做到这一点

import numpy as np
import sympy as sp

def Func(x,xp,fp): 
    return np.interp(x,xp,fp)
x, xp, fp = sp.symbols('x xp fp')
f = sp.lambdify((x,xp,fp), Func(x,xp,fp))

xpv = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
fpv = np.array([4.0, 5.0, 6.0])
f(1.5,xpv,fpv)
    
# or, taking it a bit further:
expr = sp.sin(x) + Func(x,xp,fp)
f = sp.lambdify((x,xp,fp), Func(x,xp,fp))
        
xpv = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
fpv = np.array([4.0, 5.0, 6.0])
f(1.5,xpv,fpv)

我尝试过 Sympy 自定义函数，但相对于 sp.sin 等基本函数，它们在表达式和 lamdify 中的行为似乎有所不同