在 sympy 表达式中使用矩阵乘法运算符

Question

我正在尝试使用带有多个参数的 Sympy 表达式来实现一个函数。例如，我使用了以下代码：

import sympy
a = sympy.symbols("a")
ad = sympy.symbols("ad")
x = sympy.symbols("x")
c = sympy.symbols("c")
f = (ad*a)*c + x
func = sympy.lambdify((a,ad,x,c),f)

我想评价的是：

func(M_A,M_B,0,1)

当我使用两个矩阵M_A 和M_B 时，该函数只执行元素乘法，但我需要它是对象a 和ad 的矩阵乘法。我知道当我使用MatrixSymbol 而不是symbols 定义变量时可以这样做，但在我的情况下这是不可能的，因为我已经实现了一个使用对角矩阵的场景，其中元素或矩阵乘法不会有所作为。此外，也可以用普通符号做这样的事情

x_vars = [symbols("x"+i) for i in range(1,4)]
trans_mat = np.random.random([3,3])
y_vars = trans_mat.dot(x_vars)

当我使用 MatrixSymbol 时，这似乎不起作用。

所以，我在想是否可以只计算表达式并使用常规符号执行所有操作，最后用numpy.matmul 替换所有乘法运算符。请让我知道这是否可能，或者任何其他可以提供帮助的建议也是受欢迎的。

谢谢！

Answer 1

做help(func)我们可以看到lambdify产生的代码：

Help on function _lambdifygenerated:

_lambdifygenerated(a, ad, x, c)
    Created with lambdify. Signature:
    
    func(a, ad, x, c)
    
    Expression:
    
    a*ad*c + x
    
    Source code:
    
    def _lambdifygenerated(a, ad, x, c):
        return a*ad*c + x

这是对 python/numpy 的简单翻译。听起来你想要(a@ad)*c+x。