python - 从 Matlab 到 Python - 求解函数

Question

我制作了一个 Matlab 函数，我想将其转换为 Python 以用于我的 Web 应用程序。

我使用 OMPC 转换(.m 文件到 .py 文件)几乎所有内容。但是，我无法使 solve() 函数正常工作(我使用的是 sympy 库)。

这是 Matlab 行:

SBC = solve(sqrt((xa-x)^(2)+(ya-y)^(2))-sqrt((xb-x)^(2)+(yb-y)^(2))-D12==0,sqrt((xa-x)^(2)+(ya-y)^(2))-sqrt((xc-x)^(2)+(yc-y)^(2))-D13==0,[x,y]);

这是 Python 行，其中 x 和 y 是符号(x = Symbol('x') 和 y = Symbol('y')) :

sbc = solve(
            sqrt((xa - x) ** (2) + (ya - y) ** (2))
            - sqrt((xb - x) ** (2) + (yb - y) ** (2))
            - D12 == 0,
            sqrt((xa - x) ** (2) + (ya - y) ** (2))
            - sqrt((xc - x) ** (2) + (yc - y) ** (2))
            - D13 == 0,
            [x, y]
        )

使用此 Python 代码，我得到的是 False 而不是结果(它与 Matlab 代码配合使用效果很好)。

我错过了什么吗？

编辑:

有了这个，我得到了 [] :

# -*- coding: utf-8 -*-

from sympy import *

def alg(xa=None, ya=None, za=None, Ta=None, xb=None, yb=None, zb=None, Tb=None, xc=None, yc=None, zc=None, Tc=None, xd=None, yd=None, zd=None, Td=None, RSSIA=None, RSSIB=None, RSSIC=None, RSSID=None, txPower=None, n=None):
    n = 2
    c = 3 * 10 ** 8
    TOA12 = Ta - Tb
    TOA13 = Ta - Tc
    TOA14 = Ta - Td

    D12 = TOA12 * c
    D13 = TOA13 * c
    D14 = TOA14 * c
    x, y = symbols('x y')

    eqs = [sqrt((xa - x) ** (2) + (ya - y) ** (2)) - sqrt((xb - x) ** (2) + (yb - y) ** (2)) - D12,
   sqrt((xa - x) ** (2) + (ya - y) ** (2)) - sqrt((xc - x) ** (2) + (yc - y) ** (2)) - D13]

    print solve(eqs, [x, y])

alg(3,1,0,21.8898790015,4,6,0,21.8898790005,10,4,0,21.88987900009,9,0.5,0,21.889879000105,23.9,23.85,23.9,23.95,24,1)

Answer 1

为了让它工作，只需要一个小的改变。您收到 False 的原因是您在函数定义中使用了 == 0。在 sympy 中，通常假定您的函数的计算结果为 0。举一个取自 here 的例子:

如果你想求解方程 x+5y=2, -3x+6y=15 那么你可以按如下方式进行:

from sympy import *
x, y  = symbols('x y')
solve([x + 5*y - 2, -3*x + 6*y - 15], [x, y])

这给了你

{x: -3, y: 1}

请注意，方程式以计算结果为 0 的方式传递。

如果你像以前那样运行它

solve([x + 5*y - 2 == 0, -3*x + 6*y - 15 == 0], [x, y])

然后 False 也被返回。

因此对于您的示例，以下内容可行:

from sympy import *

x, y, xa, xb, xc, ya, yb, yc, D12, D13 = symbols('x y xa xb xc ya yb yc D12 D13')

eqs = [sqrt((xa - x) ** (2) + (ya - y) ** (2)) - sqrt((xb - x) ** (2) + (yb - y) ** (2)) - D12,
       sqrt((xa - x) ** (2) + (ya - y) ** (2)) - sqrt((xc - x) ** (2) + (yc - y) ** (2)) - D13]

solve(eqs, [x, y])

不幸的是，这并没有在我的私有(private)计算机上运行(我的 Python killed；显然这很难解决)所以我只是测试了一个更简单的版本来演示原理:

eqs2 = [sqrt(xa - x) - D12,
       (yc - y) ** (2) - D13]
solve(eqs2, [x, y])

然后给你预期的输出:

[(-D12**2 + xa, -sqrt(D13) + yc), (-D12**2 + xa, sqrt(D13) + yc)]

希望您在您的机器上有更多的运气来解决这些复杂的功能。但这篇文章解释了为什么您会收到 False。

编辑

使用修改后的代码，如果降低参数 D12 和 D13 的精度，您可以获得解决方案。这是您随后获得的解决方案:

[sqrt((-x + 3)**2 + (-y + 1)**2) - sqrt((-x + 4)**2 + (-y + 6)**2) - 0.3, sqrt((-x + 3)**2 + (-y + 1)**2) - sqrt((-x + 10)**2 + (-y + 4)**2) - 0.42]
[{x: 6.45543078993649, y: 3.14390310591109}, {x: 6.67962865117349, y: 2.61399193301427}]

这些与您收到的 Matlab 模拟结果相同吗？

这里是修改后的代码；请注意，我强制输出为字典形式并打印方程式(我四舍五入到小数点后两位，但它也适用于 4；你可以玩这个):

from sympy import *

def alg(xa=None, ya=None, za=None, Ta=None, xb=None, yb=None, zb=None, Tb=None, xc=None, yc=None, zc=None, Tc=None, xd=None, yd=None, zd=None, Td=None, RSSIA=None, RSSIB=None, RSSIC=None, RSSID=None, txPower=None, n=None):
    n = 2
    c = 3 * 10 ** 8
    TOA12 = Ta - Tb
    TOA13 = Ta - Tc
    TOA14 = Ta - Td

    D12 =  round(TOA12 * c, 2)
    D13 =  round(TOA13 * c, 2)
    # D14 = TOA14 * c
    # x, y, D12, D13 = symbols('x y D12 D13')
    x, y = symbols('x y')

    eqs = [sqrt((xa - x) ** (2) + (ya - y) ** (2)) - sqrt((xb - x) ** (2) + (yb - y) ** (2)) - D12,
   sqrt((xa - x) ** (2) + (ya - y) ** (2)) - sqrt((xc - x) ** (2) + (yc - y) ** (2)) - D13]

    print eqs

    print solve(eqs, x, y, dict=True)

alg(3,1,0,21.8898790015,4,6,0,21.8898790005,10,4,0,21.88987900009,9,0.5,0,21.889879000105,23.9,23.85,23.9,23.95,24,1)