使用 sympy 在特定点评估雅可比行列式 [英] Evaluating Jacobian at specific points using sympy
本文介绍了使用 sympy 在特定点评估雅可比行列式的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我试图在 (x,y)=(0,0) 处评估雅可比行列式,但无法这样做.
import sympy as sp从 sympy 导入 *将 numpy 导入为 npx,y=sp.symbols('x,y', real=True)J = 函数('J')(x,y)f1=-yf2=x - 3*y*(1-x**2)f1x=diff(f1,x)f1y=diff(f1,y)f2x=diff(f2,x)f2y=diff(f2,y)J=np.array([[f1x,f1y],[f2x,f2y]])J1=J(0,0)打印 J1
对应的错误
--->16 J1=J(0,0)
是
TypeError: 'numpy.ndarray' 对象不可调用
解决方案
你得到的错误确实是因为你正在重新绑定 J
到一个 numpy 数组不是可调用的.
您应该使用 sympy 表达式的 subs
方法来计算点中的表达式(如 Sympy 的基本操作文档):
J = sympy.Matrix([[f1x,f1y],[f2x,f2y]])J.subs([(x,0), (y,0)])
另外,你可能有兴趣知道 sympy 也提供了一个 jacobian
方法:
I am trying to evaluate the Jacobian at (x,y)=(0,0) but unable to do so.
import sympy as sp
from sympy import *
import numpy as np
x,y=sp.symbols('x,y', real=True)
J = Function('J')(x,y)
f1=-y
f2=x - 3*y*(1-x**2)
f1x=diff(f1,x)
f1y=diff(f1,y)
f2x=diff(f2,x)
f2y=diff(f2,y)
J=np.array([[f1x,f1y],[f2x,f2y]])
J1=J(0,0)
print J1
The error corresponding to
---> 16 J1=J(0,0)
is
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
解决方案
The error you're getting is indeed because you're rebinding J
to a numpy array which is not a callable.
You should use the subs
method of sympy expressions to evaluate an expression in a point (as described in the basic operations documentation of Sympy):
J = sympy.Matrix([[f1x,f1y],[f2x,f2y]])
J.subs([(x,0), (y,0)])
Also, you might be interested in knowing that sympy offers a jacobian
method too:
>>> F = sympy.Matrix([f1,f2])
>>> F.jacobian([x,y])
Matrix([
[ 0, -1],
[6*x*y + 1, 3*x**2 - 3]])
>>> F.jacobian([x,y]).subs([(x,0), (y,0)])
Matrix([
[0, -1],
[1, -3]])
这篇关于使用 sympy 在特定点评估雅可比行列式的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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