如何将包含erf函数的SymPy表达式用于NumPy

Question

我想用SymPy对包含erf函数的符号表达式进行lambdify。这可以通过如下标量参数完成：

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) 

我想向量化上述内容。通常情况下，我会做如下...

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) 

不过上述引发了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，还是我失去了一些小事？

Answer 1

你告诉lambdify它只有numpy作为模块来玩;给它一个来源erf。督察，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

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

或任何erf你喜欢，这取决于您是否想sympy.core.numbers.Float或float。