如何对包含erf函数的SymPy表达式进行lambdify以与NumPy一起使用

Question

我想使用SymPy对包含erf函数的符号表达式进行lambdify.这可以用于标量参数,如下所示:

log_normal = 0.5 + 0.5 * sym.erf((sym.log(x) - mu) / sym.sqrt(2 * sigma**2))
F = sym.lambdify([x, mu, sigma], log_normal)
F(1.0, 0.0, 1.0)

我想对上述内容进行矢量化.通常我会这样做......

log_normal = 0.5 + 0.5 * sym.erf((sym.log(x) - mu) / sym.sqrt(2 * sigma**2))
vector_F = sym.lambdify([x, mu, sigma], log_normal, modules='numpy')
vector_F(1.0, 0.0, 1.0)

然而,上面提出了NameError......

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-14adde48d4a1> in <module>()
----> 1 vector_F(1.0, 0.0, 1.0)

/Users/drpugh/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numpy/__init__.pyc in <lambda>(x, mu,     sigma)

NameError: global name 'erf' is not defined

这是一个错误,还是我错过了一些微不足道的东西？

Answer 1

你告诉过lambdify它只能numpy作为一个模块来玩；给它一个来源erf。哇哦，你有

>>> vector_F = sym.lambdify([x, mu, sigma], log_normal, modules=['numpy'])
>>> vector_F(1.0, 0.0, 1.0)
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-10-14adde48d4a1>", line 1, in <module>
    vector_F(1.0, 0.0, 1.0)
  File "<string>", line 1, in <lambda>
NameError: global name 'erf' is not defined

但

>>> vector_F = sym.lambdify([x, mu, sigma], log_normal, modules=['numpy', 'sympy'])
>>> vector_F(1.0, 0.0, 1.0)
0.500000000000000

或者

>>> vector_F = sym.lambdify([x, mu, sigma], log_normal, modules=['numpy', 'math'])
>>> vector_F(1.0, 0.0, 1.0)
0.5

或erf您喜欢的任何一个，具体取决于您想要 asympy.core.numbers.Float还是float.