取一个碰巧被命名为的未定义函数dot，并将其作为以下内容的一部分lambdify：
import numpy
import sympy
class dot(sympy.Function):
pass
x = sympy.Symbol('x')
a = sympy.Matrix([1, 0, 0])
f = sympy.lambdify(x, dot(a.T, x))
x = numpy.array([3, 2, 1])
print(f(x))
惊喜：这实际上有效！
显然，该字符串"dot"以某种方式被提取并由点积的实现代替。有人知道吗？
以上结果为[3]。但是，我想得到标量3。（如何）可以修改f()以实现该目标？
我不是sympy用户，但是引用其文档lambdify说：
如果用户没有另外指定，SymPy函数将尽可能用
python-math，numpy（如果可用）或mpmath函数替换-完全按此顺序。要更改此行为，可以使用“模块”自变量。它接受：
- 字符串“ math”，“ mpmath”，“ numpy”，“ numexpr”，“ sympy”
- 任何模块（例如数学）
- 将sympy函数的名称映射到任意函数的字典
- 包含上述参数混合的列表，具有较高优先级的条目将首先出现。
因此，似乎如果您已python-math安装它将使用该版本，如果未numpy安装，则将使用numpy的版本，否则mpmat，然后说明如何修改此行为。
在您的情况下，只需提供一个modules值，该值是一个字典，该字典将名称映射dot到您想要返回标量的函数。
我的意思是一个例子：
>>> import numpy as np
>>> import sympy
>>> class dot(sympy.Function): pass
...
>>> x = sympy.Symbol('x')
>>> a = sympy.Matrix([1,0,0])
>>> f = sympy.lambdify(x, dot(a.T, x), modules=[{'dot': lambda x, y: np.dot(x, y)[0]}, 'numpy'])
>>> y = np.array([3,2,1])
>>> print(f(y))
3
>>> print(type(f(y)))
<class 'numpy.int64'>
如您所见，通过处理modules参数可以实现所需的功能。我在这里的实现绝对是幼稚的，但是您可以将其概括为：
>>> def my_dot(x, y):
... res = np.dot(x, y)
... if res.ndim == 1 and res.size == 1:
... return res[0]
... return res
此函数检查法线的结果是否dot为标量，如果是，则返回普通标量，否则返回与相同的结果np.dot。
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