【问题标题】:using sympy to compile a function with array arguments使用 sympy 编译带有数组参数的函数
【发布时间】:2017-09-24 11:18:58
【问题描述】:

我很好奇使用sympy 函数编译例程(如autowrap)创建接受数组输入的函数的正确方法。

使用lambdify,我可以执行以下任一操作:

import numpy as np
import sympy as sp
x, y, a,b = sp.symbols('x,y,a,b')
f=a*x**2 + b*y**3

一)

L1 = sp.lambdify([x,y,a,b],f)
v1=np.array([1,2])
v2=np.array([3,4])
L1(*np.concatenate([v1,v2]))

35

B)

M1=sp.Matrix([x,y])
M2=sp.Matrix([a,b])
L2 = sp.lambdify([M1,M2],f)
L2(v1,v2)

35

大概在引擎盖下 (B) 与 (A) 做同样的事情。

但是对于autowrap,据我所知,我只有选项 A。

from sympy.utilities.autowrap import autowrap
A1 = autowrap(f,args=[x,y,a,b],backend='cython')
A1(*np.concatenate([v1,v2]))

35.0

A2 = autowrap(f,args=[M1,M2],backend='cython')

CodeGenArgumentListError: ("参数列表未指定:a, b, x, y ", [InputArgument(a), InputArgument(b), InputArgument(x), InputArgument(y)])

有没有办法做到这一点?我的用例是为 ODE 模拟编译 dy/dx 函数。该函数(比上面的例子更混乱)需要一个 x 值数组和一个参数数组。现在我正在使用上面的代码,np.concatenate 和 python 列表扩展,如果我分析代码,连接实际上比计算花费更多的时间。所以我很想绕过它,让 sympy 接受最后一条语句并生成一些看起来像的 C 代码

double f(double* M1,double* M2) {
   return M1[0]*pow(M2[0],2)+M1[1]*pow(M2[1],3)
}

大概然后 numpy 数组可以直接传递。

这可能吗?有一个更好的方法吗?还是我在这里过度思考/过度优化?

【问题讨论】:

标签: python arrays numpy cython sympy


【解决方案1】:

新的 scipy codegen 教程介绍了一种方法。

我能够遵循和修改的示例如下:http://www.sympy.org/scipy-2017-codegen-tutorial/notebooks/40-chemical-kinetics-cython.html

课程概览在这里:http://www.sympy.org/scipy-2017-codegen-tutorial/

【讨论】:

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