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在 Julia 中使用 SymPy，如何转换示例输入

feature_names = ["1", "x", "y", "z", "x^2", "x y", "x z", "y^2", "y z", "z^2"]

进入一个可调用的方法f(x, y, z)，该方法返回表达式的评估，例如

julia >>> f(1, 2, 3)
julia >>> 10-element Vector{float64}:
          [1, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 6, 9]
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在 Julia 中，您可以执行以下操作：

using SymPy
@vars x y z

feature_names = [1, x, y, z, x^2, x*y, x*z, y^2, y*z, z^2]

f(a,b,c) = feature_names.evalf(subs=Dict(x=>a,y=>b,z=>c)) |> N |> vec

f(1,2,3) # [1.0,1.0,2.0,...]

或者，更一般地说，：

solveMultipleSympyFunctions(values,sympy_symbols,expressions) = expressions.evalf(subs=Dict(zip(sympy_symbols,values))) |> N |> vec

solveMultipleSympyFunctions([1,2,3],[x,y,z],feature_names)

该N(.)功能是检索数字输出而不是仍然是符号的数字，并将vec()输出（即矩阵形式）转换为您请求中的向量。最后，|>是管道运算符（只是为了方便而不是写vec(N(...))）

编辑：

我确实尝试了几种从字符串向量开始表达式的方法，但上述方法均无效：

feature_names_string = ["1", "x", "y", "z", "x^2", "x*y", "x*z", "y^2", "y*z", "z^2"]
feature_names = symbols.(feature_names_string)
feature_names = symbols.(Symbol.(feature_names_string))
feature_names = sympy.Function.(feature_names_string)
feature_names = convert.(Sym,sympy.Function.(feature_names_string))
feature_names = Sym(feature_names_string)
feature_names = Sym.(feature_names_string)
feature_names = Sym.(sympy.Function.(feature_names_string))
feature_names = sympy.Function.(Sym.(feature_names_string))
于 2021-10-05T13:38:09.663 回答
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这不是您要问的，因为像 "x y" 这样的表达式不适用于sympify，所以我必须*根据需要添加，但是使用sympifyandfree_symbols可以自动执行此操作：

feature_names = ["1", "x", "y", "z", "x^2", "x*y", "x*z", "y^2", "y*z", "z^2"]

using SymPy
function F(feature_names)

    xs = sympy.sympify.(feature_names)
    vars = free_symbols(xs)
    function(as...)
        subs.(xs, (vars .=> as)...)
    end
end

λ = F(feature_names)
λ(1,2,3)

lamda 中变量的顺序是sortperm通过字符串化符号来确定的，因为这就是free_symbols事物的顺序。

于 2021-10-05T17:57:30.573 回答