是否有可能用sympy符號索引numpy數組？

赫勒我想要做一些總結一個numpy的陣列上這樣是否有可能用sympy符號索引numpy數組？

import numpy as np 
import sympy as sy 
import cv2 

i, j = sy.symbols('i j', Integer=True) 
#next read some grayscale image to create a numpy array of pixels 
a = cv2.imread(filename) 
b = sy.summation(sy.summation(a[i][j], (i,0,1)), (j,0,1)) #double summation

但我有錯誤面臨。是否有可能作爲numpy數組的索引來處理numpy符號？如果不是，你可以給我一個解決方案嗎？謝謝。

來源

2016-03-29 Narcisse Doudieu Siewe

爲什麼你需要使用符號求和？有沒有什麼財產要用於這些符號？在我看來，正常的總和就是你所需要的：'sum（sum（a））'。內部的'sum'在列上總結，在行上重複。如果你有興趣，可以使用'sum（sum（a.transpose（））'代替 – juandesant

juandesat說我有一個由numpy數組表示的形狀（row，col）的像素數組，接下來我將它分開（i，j）是整個numpy陣列中（i，j）處的像素的3 * 3個像素塊，我想要的是計算每個像素的平均像素值3 * 3塊圖像作爲P（i，j）的新值，所以「i」和「j」將是動態的。數組只是一個例子，但是我使用sympy符號作爲numpy數組的一個指示。謝謝 –

我甚至可以問我的問題在另一個方向：？是有可能得到一個sympy符號，例如蟒蛇整數值的數值 –

不能直接使用在SymPy表達numpy的對象，因爲numpy的對象不知道如何處理符號變量。

相反，創建要象徵性地使用SymPy對象的東西，然後lambdify它。 numpy數組的SymPy版本是IndexedBase，但它似乎有一個bug，所以，因爲你的數組是二維的，所以你也可以使用MatrixSymbol。

In [49]: a = MatrixSymbol('a', 2, 2) # Replace 2, 2 with the size of the array 

In [53]: i, j = symbols('i j', integer=True) 

In [50]: f = lambdify(a, Sum(a[i, j], (i, 0, 1), (j, 0, 1))) 

In [51]: b = numpy.array([[1, 2], [3, 4]]) 

In [52]: f(b) 
Out[52]: 10

（也注意到，用於創建整數符號的正確的語法是symbols('i j', integer=True)，不symbols('i j', Integer=True)）。

請注意，你必須使用a[i, j]代替a[i][j]，這是不支持的。

來源

2016-03-30 17:10:35 asmeurer

MatrixSymbol被限制爲2維矩陣。要推廣到任何維數的數組，您可以使用IndexedBase生成表達式。 lambdify是目前與IndexedBase不相容的，但它可以與 DeferredVectors使用。因此，關鍵是傳遞一個DeferredVector到lambdify：

import sympy as sy 
import numpy as np 

a = sy.IndexedBase('a') 
i, j, k = sy.symbols('i j k', integer=True) 
s = sy.Sum(a[i, j, k], (i, 0, 1), (j, 0, 1), (k, 0, 1)) 
f = sy.lambdify(sy.DeferredVector('a'), s) 
b = np.arange(24).reshape(2,3,4) 

result = f(b) 
expected = b[:2,:2,:2].sum() 
assert expected == result

來源

2016-04-16 04:08:38 unutbu

是否有可能用sympy符號索引numpy數組？

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