我想计算一个Sympy表达式,它是其中两个符号的函数。1个变量的函数在λ化后可以很容易地广播出去: x, y, z = symbols('x y z')f = lambdify(x, expr.subs({z:2, y:4}))f(x) 但是,有没有一种方法可以使用numpy或sympy的一些内置功能来传播更高维度的内容?换句话说,
我想在一个图形中绘制来自sympy的多个函数,但又具有matplotlib的功能。(所以我可以做图例,等等)有一篇文章here展示了如何做到这一点。当一个图包含像Heaviside()这样的东西时,我的问题就出现了。在这里,我定义了三个不同的函数来绘制: from sympy import *b = x*(x-1/2)
c = x*Hea
我正在使用渐近来构建一个稀疏(N^2 x N^2)矩阵,并尝试将其转换为稀疏scipy矩阵。它被用于求解二维网格上依赖于k向量k= (kx,ky)的Schrödinger方程的有限差分方法。SciPy的稠密矩阵 我目前的方法是使用lambdify从渐近矩阵A创建函数B,该矩阵为某个k向量提供有限差分矩阵,我将其转换为稀疏矩阵M。/A_{0}".format(N), "rb"))
B = sp.