用 s(a_n) 打印 sin(a_n)

如何解决用 s(a_n) 打印 sin(a_n)

为了节省空间，我试图用第一个字母而不是缩写词来表达带有三角函数的矩阵。所以 sin(a_1) 看起来像 sa_1。现在我正在打印文本，然后运行查找和替换。 （我是编程新手。）到目前为止，这是行不通的：

from sympy import sin as s
from sympy import cos as c

# declaring symbolic variables:
sin,cos,= sym.symbols('s,c')

  #An example Matrix
  T = Matrix([[c(theta),-s(theta),a],[s(theta) * c(alpha),c(theta) * c(alpha),-s(alpha),-s(alpha) * d],[s(theta) * s(alpha),c(theta) * s(alpha),c(alpha),c(alpha) * d],[0,1]])
#T04 was a sympy symbol matrix solution 
T_000 = str(print_latex(T04))
T_000 = str(T04)
T_000 = T_000.replace('sin','s')
T_000 = T_000.replace('cos','c')
print('T000\n')
pprint(T_000)
T_001 = Matrix([[(-s(theta_1) * s(theta_2) + c(theta_1) * c(theta_2)) * c(theta_3) + (
            -s(theta_1) * c(theta_2) - s(theta_2) * c(theta_1)) * s(theta_3),-(-s(theta_1) * s(theta_2) + c(theta_1) * c(theta_2)) * s(theta_3) + (
                             -s(theta_1) * c(theta_2) - s(theta_2) * c(theta_1)) * c(theta_3),L_1 * c(theta_1) + L_2 * (-s(theta_1) * s(theta_2) + c(theta_1) * c(theta_2))],[
                    (-s(theta_1) * s(theta_2) + c(theta_1) * c(theta_2)) * s(theta_3) + (
                                s(theta_1) * c(theta_2) + s(theta_2) * c(theta_1)) * c(theta_3),(-s(theta_1) * s(theta_2) + c(theta_1) * c(theta_2)) * c(theta_3) - (
                                s(theta_1) * c(theta_2) + s(theta_2) * c(theta_1)) * s(theta_3),L_1 * s(theta_1) + L_2 * (s(theta_1) * c(theta_2)
                                              + s(theta_2) * c(theta_1))],1,d_4],1]])
print('\nT001\n')
pprint(T_001)

T_000.replace(sin,s)
print('T000\n',T_000)

它总是打印完整的“sin”和“cos”名称。

解决方法

有两种常用的方法来替换表达式中的函数（在这种情况下，表达式是矩阵 T）。一种是使用replace函数，另一种是使用subs函数。两者中的任何一个都可以用来实现用其他函数替换 sin/cos 的相同目标。

在下面的代码中，我们将函数 s（它是 sin 的别名）替换为未定义的函数 s1（其符号名称为 s） . c 和 c1 也是如此。

from sympy import *

# s,c act as aliases to sin,cos
s = sin
c = cos

# the intended short-hand functions used to replace sin/cos later on
s1 = Function('s')
c1 = Function('c')

a,d,theta,alpha = symbols('a d \\theta \\alpha')

T = Matrix([
    [c(theta),-s(theta),a],[s(theta) * c(alpha),c(theta) * c(alpha),-s(alpha),-s(alpha) * d],[s(theta) * s(alpha),c(theta) * s(alpha),c(alpha),c(alpha) * d],[0,1]
])

T_1 = T.replace(s,s1).replace(c,c1)
T_2 = T.subs({s:s1,c:c1})

display(T_1)
display(T_2)

输出：

这篇文章中使用的代码是also available here。