可以说我想用乳胶编写一个带有单个符号的表达式（因为在Jupyter笔记本中可视化它确实很有帮助）。然后，我使用lambdify可以评估多个值的函数。问题在于此函数将显示一个名为的变量_Dummy_，如下所示。
AoB = sp.symbols(r'\frac{\alpha}{\beta}')
expr = 2 * AoB
lam = sp.lambdify([AoB], expr, 'numpy')
display(lam)
Output: <function _lambdifygenerated(_Dummy_1198)>
现在，想象一个包装函数：在其中定义了几个sympy表达式，每个表达式都使用不同的Latex符号。我给该函数提供一个索引参数，该参数用于返回相应表达式的lambdify版本。
当lambdify函数返回时，我真的很想知道所指的_Dummy_是什么，尤其是当lambdify函数需要两个或多个参数进行求值时。例如，在上面的示例中，如果调用了函数参数AoB（我可以将其解释为beta之上的alpha），我将没有问题。
理想情况下，我希望创建一个既可以接受Latex（出于可视化目的）又可以接受要在创建Dummy变量（例如，使用lambdify）时使用的后备符号的Symbol。可能吗？
可能最简单的解决方案是保留乳胶符号到普通符号的映射，并在进行lambdizing之前将其替换，例如
AoB = sp.symbols(r'\frac{\alpha}{\beta}')
mapping = {AoB: Symbol('AoB')}
expr = 2 * AoB
lam = sp.lambdify([mapping[AoB]], expr.xreplace(mapping), 'numpy')
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