我在使用sympy.lambdify. 我有一个相当简单的符号表达式，仅涉及平方根、正弦和余弦以及一些大数（由此处未显示的程序的其他部分生成）。Lambdify 确实适用于单个浮点数，但不适用于 numpy 数组。但是，这些对于以后的绘图非常有帮助。
我得到的错误是
AttributeError: 'float' object has no attribute 'sqrt'
这是一个mwe。请注意，它expr1可以正常工作，而expr2不能。任何解决此问题的帮助将不胜感激。
import sympy
import numpy
x = sympy.symbols('x', real=True)
expr1 = -sympy.sqrt(4*sympy.sin(3*x/4)**2 - 2*sympy.cos(3*x/83) + 5*sympy.cos(2*x/3)**2 + 2)
expr2 = -sympy.sqrt(2.14881349445107e+30*sympy.sin(209178661335919*x/10000000000000)**2 + 13456000000000000000000000000*sympy.cos(209178661335919*x/10000000000000)**2 - 1.40793126300373e+29*sympy.cos(209178661335919*x/10000000000000) + 4.73607234789273e+30)
func1 = sympy.lambdify(x, expr1, modules='numpy')
func2 = sympy.lambdify(x, expr2, modules='numpy')
array = numpy.arange(2)
print(func1(array))
print(func2(array[0]))
print(func2(array[1])) #works fine until here
print(func2(array)) #fails
python 3.7.3
numpy
1.16.3 sympy 1.14
编辑：
我不能直接修改expr2. 它只是以这种形式出现在此处以提供 mwe。然而，在实际代码中，它被生成为矩阵的特征值，并且需要相当长的时间来计算。
eigenvalues = Matrix.eigenvals()
expr2 = list(eigenvalues.keys())[0]