如何有效地对稀疏矩阵进行lambdify？
稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在对稀疏矩阵进行lambdify（将矩阵转化为可计算的表达式）时，可以采用以下方法：
- 导入必要的库和模块：
- 导入必要的库和模块：
- 创建稀疏矩阵：
- 创建稀疏矩阵：
- 定义符号变量：
- 定义符号变量：
- 将稀疏矩阵转化为表达式：
- 将稀疏矩阵转化为表达式：
- 使用表达式进行计算：
- 使用表达式进行计算：
对稀疏矩阵进行lambdify的优势在于可以将矩阵转化为可计算的表达式，从而可以更高效地进行数值计算和优化。稀疏矩阵常见的应用场景包括图像处理、网络分析、自然语言处理等领域。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中包括云服务器、云数据库、云存储等。具体推荐的产品和产品介绍链接地址如下：
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通过使用腾讯云的相关产品，可以实现稀疏矩阵的高效计算和存储。
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如题，本人（学生）想用腾讯云构建一个实验性的深度学习网络，具体要用到腾讯云的哪些服务呢？（GPU，COS），另外还需考虑较低的成本。。。
浏览 1137提问于2017-12-13
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浏览 487提问于2018-03-12
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浏览 986提问于2018-01-31
我有一段代码：
import numpy as np
import sympy
from sympy import symbols
from sympy.utilities.autowrap import ufuncify
from sympy.utilities.lambdify import lambdify
def test(expr,a,b):
a_var, b_var = symbols("a b")
#f = ufuncify((a_var, b_var), expr, backend='numpy')
f = lamb
浏览 5提问于2017-01-26得票数 1
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我有这样的代码：
import sympy
import numpy as np
from sympy.utilities.lambdify import lambdify
from collections import OrderedDict
arr = [np.array([ 1, 2]), np.array([ 5, 6])]
a,b = sympy.symbols('a b')
var = [a,b]
expr = ['a+cos(b)', 'a+cos(b)*2']
f = lambdify( var, expr, 'num
浏览 10提问于2017-03-06得票数 3
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用SymPy矩阵求根
、、、、
编辑：，我找到了一个可行的解决方案，但我仍然希望更多地解释这里发生的事情：
from scipy import optimize
from sympy import lambdify, DeferredVector
v = DeferredVector('v')
f_expr = (v[0] ** 2 + v[1] ** 2)
f = lambdify(v, f_expr, 'numpy')
zero = optimize.root(f, x0=[0, 0], method='krylov')
zero
原始问题：
下面是矩阵M，由表达式f
浏览 1提问于2015-09-15得票数 5
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怎么导出腾讯云服务器镜像并下载到本地？
导出的镜像，我能在本地环境正常使用么，我想把这个镜像再安装到我本地的电脑上，请问这个操作是都能成功
浏览 14627提问于2020-08-03
我正在按照上的步骤来生成一个曲面的图。链接上显示的示例对我来说非常有效。
现在，在我看来，当我试图生成一个自己的情节时，这个问题出现了:我定义我的函数也使用lambdify，就我而言，我遵循前面提到的链接中的相同步骤。这是我的代码：
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go # for the surface
import sympy as sym
sym.init_printing()
## definition of the surface and its normal unitary field
u,v = sym.s
浏览 11提问于2022-10-04得票数 0
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我并不是不了解coo_matrix、csr_matrix和csc_matrix之间的区别。
文档中确实提到了coo_matrix对于算术运算的效率不高，我们需要将其转换为csr或csc。我更多地研究了矩阵乘法。如果我只有一个coo_matrix并将其转换为csr或csv矩阵，我无法理解幕后发生的事情。
另外，如果我有像这样的东西
A = array([[1,2,3,0,0,5],
[5,0,0,1,2,0]])
print coo_matrix(A)
它打印出来
(0, 0) 1
(0, 1) 2
(0, 2) 3
(0, 5) 5
这很
浏览 0提问于2012-06-27得票数 11
假设我想要一个像x，2x这样的数组向量，然后我想在x=5时计算这个数组，所以结果变成了5，10。
这可以很容易地在matlab中使用symbolic工具箱完成。然而，我刚刚从matlab迁移到python，我被推荐使用Numpy和Sympy来取代Matlab强大的矩阵操作。
我尝试了以下代码
import numpy as np
import sympy as sp
x=sp.symbols('x')
a=np.array([x , 2*x])
但是，当x是任何数字时，我找不到任何可用于计算"a“的命令。
谁能告诉我这条路怎么走？
浏览 18提问于2019-11-10得票数 0
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如果我使用符号a,b,c创建Sympy表达式，如下所示
import sympy as sm
import numpy as np
a,b,c = sm.symbols("a,b,c")
expr = 4*a + b*a + b*c + a*b*c
f = sm.lambdify((a,b,c), expr)
a_1 = np.random.rand(10,10)
b_1 = np.random.rand(10,10)
c_1 = np.random.rand(10,10)
f(a_1, b_1, c_1)
这里的问题是lambdify在*中使用numpy，这只是一个元素的乘
浏览 1提问于2022-03-07得票数 2
我有下面的代码(很抱歉，它不是太小，我已经尝试将它从原来的减少)。
基本上，在运行eval_s()方法/函数时，我遇到了性能问题，其中我：
( 1)用eigvalsh()求4x4 hermitian矩阵的4个特征值
2)将特征值的倒数和成一个变量result。
3)对于许多由x,y,z参数化的矩阵，我重复步骤1和2，将累积和存储在result中。
步骤3中重复计算的次数(查找特征值和求和)取决于代码中的变量ksep，我需要这个数字来增加我的实际代码(即，ksep必须减少)。但是eval_s()中的计算在x,y,z上有一个for循环，我猜它确实会减慢速度。试试ksep=0.5，看看我的意思。
是
浏览 1提问于2018-12-09得票数 2
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我使用的是SymPy 1.0和Python2.7。我要计算前100个整数的和：
此代码成功运行。
import sympy as sy
from sympy.tensor import IndexedBase, Idx
import numpy as np
x = sy.IndexedBase('x')
i = sy.symbols('i', cls=Idx)
s = sy.Sum(x[i], (i, 0, 100))
s_lambda = sy.lambdify(sy.DeferredVector('x'), s, 'numpy
浏览 4提问于2016-06-15得票数 4
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浏览 1795提问于2022-11-02
我有一个表单的Sympy表达式
exp = 0.5*y1**2 + 2*y1*y2 + 2.5*x5**2 + 5.0*x6**2 - 25.0*exp(2.0*I*x4)*exp(1.0*I*x5) - 25.0*exp(2.0*I*x4) + 100.0 - 25.0*exp(-2.0*I*x4) - 25.0*exp(-2.0*I*x4)*exp(-1.0*I*x5)
我想将上面的表达式转换为一个使用变量作为参数的函数。此外，参数以稀疏的csc矩阵作为输入，而不是变量。因此，我使用以下代码将其转换为函数。
func = lambdify((y1,y2,x4,x5,x6),exp,
浏览 3提问于2021-03-06得票数 1
2回答
我希望能够定义一个表达式，该表达式接受定义变量的所有值，并在未定义该表达式时将其计算为。与此类似：-
import numpy as np
import sympy as sp
def expr(k1, k2):
x, y =sp.symbols('x y')
if x == k1 :
fn = 0
else:
fn = np.divide(1,(x-k1)*(y-k2))
return fn, x, y
f,x, y = expr
浏览 0提问于2016-08-09得票数 10
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我正在用渐近进行一些符号运算，然后使用eval和渐近的lambdastr实用程序生成Python函数。下面是一个简单的例子，说明我的意思：
import sympy
import numpy as np
from sympy.utilities.lambdify import lambdastr
# simple example expression (my use-case is more complex)
expr = sympy.S('b*sqrt(a) - a**2')
a, b = sorted(expr.free_symbols, key=lambda s: s.
浏览 8提问于2015-04-22得票数 3
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我目前正在开发一个python程序，将由sympy计算的符号表达式转换为包含所有数值的numpy数组。我用sympy.lambdify函数实例化符号表达式。
一些符号表达式包含贝塞尔函数，我将scipy.special.jv/jy等作为参数传递到lambdify函数中。下面是单个代码(从程序中分离出来)：
m = Symbol('m')
expr= -1.06048319593874*(-(3.14159265358979*m*besselj(27.9937791601866*m, 4.46681007624482*sqrt(-I)) - 0.501286290793831*s
浏览 5提问于2015-11-23得票数 1
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具有大数的渐近线性问题
、、、
我在使用sympy.lambdify时有一些问题。我有一个相当简单的符号表达式，只涉及平方根、正弦和余弦以及一些大的数字(这些数字是由程序的其他部分生成的，这里没有显示)。Lambdify确实适用于单个浮点数，但不适用于numpy数组。然而，这将对以后的策划很有帮助。
我得到的错误是
AttributeError: 'float' object has no attribute 'sqrt'
这是一辆mwe。注意，expr1工作得很好，而expr2却不工作。如能帮助解决这一问题，我们将不胜感激。
import sympy
import numpy
x = sy
浏览 2提问于2019-05-09得票数 0
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浏览 894提问于2017-12-18
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