从Matlab到Python求解函数

Question

我做了一个Matlab函数，我想把它转换成Python，用在我的web应用程序中。在

我几乎用OMPC将（.m文件转换为.py文件）。 但是，我不能使solve()函数工作（我正在使用sympy库）。在

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{}是符号（带有x = Symbol('x')和y = Symbol('y')）：

^{pr2}$

有了这个Python代码，我得到的是False而不是结果（它与Matlab代码配合得很好）。在

我错过什么了吗？在

编辑：

通过这个，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

只有一个小的改变，以使它工作。接收False的原因是在函数定义中使用了== 0。在sympy中，通常假设函数的计算结果是0。举一个取自here的例子：

如果你想解方程x+5y=2, -3x+6y=15，那么你可以按如下方法进行：

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

这给了你

^{pr2}$

请注意，这些方程是以求值0的方式传递的。在

如果你像以前那样跑的话

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

然后还返回False。在

因此，对于您的示例，以下方法可行：

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，这并不能在我的私有计算机上运行（我的Python得到killed；显然这很难解决），所以我只是测试了它的一个简单版本，以演示原理：

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

然后得到预期输出：

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

希望你的机器有更多的运气来解决这些复杂的功能。但是这篇文章解释了为什么你会收到False。在

编辑

使用修改后的代码，如果降低参数D12和D13的精度，就可以得到一个解决方案。下面是您得到的解决方案：

[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}]

这些和你在Matlab仿真中得到的结果一样吗？在

这是修改后的代码；请注意，我强制输出为字典形式，并打印方程式（我四舍五入为两位小数，但也适用于4位；您可以使用它）：

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)