Вычисляем символьные выражения с нечеткими треугольными числами в python

в 20:39, , рубрики: expressions, fuzzy numbers, lambda functions, magic methods, python, sympy, математика

Привет! Сегодня миниатюрный туториал о том, как сделать разбор строки с математическим выражением и вычислить его используя нечеткие треугольные числа. При соответствующих изменениях кода туториал сгодится для работы и с другими «кастомными» переменными.

Требования:

  • Язык программирования python 3.x (приводимый в статье код проверялся на python 3.5)
  • библиотека sympy, можно установить через терминал (консоль): 
    pip install sympy

Порядок решения задачи:

  1. Подключаем библиотеки 
    from fractions import Fraction
import re
from typing import Iterable
from random import random

import sympy

    Подключение fractions необязательно, будем использовать Fraction для хранения вещественных чисел в виде дроби (с целью минимальной потери точности). Библиотеку re будем использовать для парсинга строки и автоматического формирования списка символьных переменных. Использование библиотеки typing необязательно, используем ее для явного указания типов параметров функций. Библиотека random будет использоваться для формирования тестовых значений нечетких переменных. sympy — отличная библиотека для символьных вычислений в Python, с ее помощью мы будем работать с самой строкой-выражением.

  2. Опишем класс нечетких треугольных чисел и операций над ними. В данном примере достаточно трех операций (сложение, вычитание и деление). Вводить операции будем с помощью перегрузки «магических» методов соответствующего класса: 
    class FuzzyTriangular(object):
    """Описание класса FuzzyTriangular"""
    def __init__(self, floatdigit = None, ABC = None, CAB = None, CDD = None):
        super(FuzzyTriangular, self).__init__()
        if ABC or floatdigit:
            if isinstance(floatdigit, (int, float)):
                self._a = Fraction(floatdigit) #левый "0"
                self._b = Fraction(floatdigit) #центр ("1")
                self._c = Fraction(floatdigit) #правый "0"
            elif isinstance(floatdigit, (tuple,list)):
                self._a = Fraction(floatdigit[0]) #левый "0"
                self._b = Fraction(floatdigit[1]) #центр ("1")
                self._c = Fraction(floatdigit[2]) #правый "0"
            else:
                self._a = Fraction(ABC[0]) #левый "0"
                self._b = Fraction(ABC[1]) #центр ("1")
                self._c = Fraction(ABC[2]) #правый "0"

            self._center = self._b #центр
            self._alpha = self._b - self._a #отклонение от центра влево
            self._beta = self._c - self._b #отклонение от центра вправо
            self._d = (self._alpha + self._beta)/2
            self._delta = (self._beta - self._alpha)/2
        elif CAB:
            self._center = Fraction(CAB[0]) #центр
            self._alpha = Fraction(CAB[1]) #отклонение от центра влево
            self._beta = Fraction(CAB[2]) #отклонение от центра вправо
            self._d = (self._alpha + self._beta)/2
            self._delta = (self._beta - self._alpha)/2

            self._b = self._center #центр ("1")
            self._a = self._center - self._alpha #левый "0"
            self._c = self._center + self._beta #правый "0"
        elif CDD:
            self._center = Fraction(CDD[0]) #центр
            self._d = Fraction(CDD[1])
            self._delta = Fraction(CDD[2])
            self._alpha = self._d - self._delta #отклонение от центра влево
            self._beta = self._d + self._delta #отклонение от центра вправо

            self._b = self._center #центр ("1")
            self._a = self._center - self._alpha #левый "0"
            self._c = self._center + self._beta #правый "0"
        else:
            raise Exception("No input data to create class")

    def __repr__(self):
        return str((round(float(self._a), 12), round(float(self._b), 12),
            round(float(self._c), 12)))

    def __CDD_add(self, other):
        center = self._center + other._center
        d = self._d + other._d
        delta = self._delta + other._delta
        return FuzzyTriangular(CDD = (center, d, delta))

    def __CDD_sub(self, other):
        center = self._center - other._center
        d = self._d + other._d
        delta = self._delta - other._delta
        return FuzzyTriangular(CDD = (center, d, delta))

    def __CDD_mul(self, other):
        center = self._center*other._center
        d = abs(self._center)*other._d + abs(other._center)*self._d
        delta = self._center*other._delta + other._center*self._delta
        return FuzzyTriangular(CDD = (center, d, delta))

    def __add__(self, other):
        if isinstance(other, FuzzyTriangular):
            return self.__CDD_add(other)
        else:
            return self.__CDD_add(FuzzyTriangular(other))

    def __sub__(self, other):
        if isinstance(other, FuzzyTriangular):
            return self.__CDD_sub(other)
        else:
            return self.__CDD_sub(FuzzyTriangular(other))

    def __mul__(self,other):
        if isinstance(other, FuzzyTriangular):
            return self.__CDD_mul(other)
        else:
            return self.__CDD_mul(FuzzyTriangular(other))

    def __pos__(self):
        return FuzzyTriangular(1)*self

    def __neg__(self):
        return FuzzyTriangular(-1)*self

    def __eq__(self, other):
        return (self._a == other._a) and (self._b == other._b) and 
        (self._c == other._c)

    Формы представления нечетких треугольных чисел могут быть разные, не будем углубляться. В представленном коде обратим внимание на методы __add__ (оператор сложения), __sub__ (оператор вычитания), __mul__ (оператор умножения). Если попытаться к нечеткому треугольному числу прибавить вещественное число, то оно будет преобразовано в нечеткое треугольное. Аналогичная ситуация с кортежем или списком из вещественных чисел — первые три числа будут восприниматься как нечеткое треугольное (и также преобразовываться в класс FuzzyTriangular). Метод __pos__ переопределяет унарный оператор "+". Метод __neg__ — унарный "-". Метод __eq__ переопределяет оператор "==". При желании можно дополнительно переопределить такие операции как:

    • деление
    • возведение в степень
    • модуль числа
    • сравнения (больше/меньше, больше либо равно/меньше либо равно)
    • скаляризация (приведение к int, float, complex числам, округление)
    • инверсия и др...

    Проверить адекватность введенных операций можно небольшим набором тестов, например таких: 

    ZERO = FuzzyTriangular((0,0,0))
ONE = FuzzyTriangular((1,1,1))
A = FuzzyTriangular((0.3,0.5,0.9))
B = FuzzyTriangular((0.2,0.4,0.67))
C = FuzzyTriangular((0,0.33,0.72))

print('ZERO = '+str(ZERO))
print('ONE = '+str(ONE))
print('A = '+str(A))
print('B = '+str(B))
print('C = '+str(C))

#some tests
print('nСЛОЖЕНИЕ')
print('A + B = ', A + B)
print('A + B == B + A', A + B == B + A) #введение оператора сравнения
print('A + C = ', A + C)
print('A + C == C + A', A + C == C + A)
print('B + C = ', B + C)
print('B + C == C + B', B + C == C + B)
print('A + B + C = ', A + B + C)
print('(A + B) + C == A + (B + C) == (A + C) + B', 
    (A + B) + C == A + (B + C) == (A + C) + B)
print('C + 1 = ', C + 1)
print('1 + C = ', ONE + C)

print('nВЫЧИТАНИЕ')
print('A - A =', A - A)
print('A - A == 0', A - A == ZERO)
print('A - B = ', A - B)
print('B - A = ', B - A)
#введение унарных операторов "-" и "+"
print('A - B == -(B - A)', A - B == -(B - A))
print('(A + B + C) - (A + B) = ', (A + B + C) - (A + B))
#необходимость использования рациональных дробей
print('(A + B + C) - (A + B) == C', (A + B + C) - (A + B) == C)
print('1 - A = ', ONE - A)
print('A - 1 = ', A - 1)
print('1 - A == -(A - 1)', ONE - A == -(A - 1))

print('nУМНОЖЕНИЕ')
print('A*B == B*A', A*B == B*A)
print('-1*C =', -ONE*C)
print('-1*C == -C', -ONE*C == -C)
print('-1*C == C*-1', -ONE*C == C*-1)
print('C*-1 = ', C*-1)
print('C*-1 =', C*-1)
print('-C*1 == -C', -C*1 == -C)
print('-C*1 =', -C*1)
print('-C =', -C)
print('C*-1 == -C', C*-1 == -C)
print('(A + B)*C == A*C + B*C', (A + B)*C == A*C + B*C)
print('(A - B)*C == A*C - B*C', (A - B)*C == A*C - B*C)
print('A*C = ', A*C)
print('B*C = ', B*C)
print('-B*C = ', -B*C)
print('-B*C == B*-C', -B*C == B*-C)
print('B*C == -B*-C', B*C == -B*-C)

    Эти проверочные операции сложения, деления и умножения задаются в коде и выполняются согласно переопределению «магических» методов. Нам бы хотелось иметь возможность осуществлять такие же операции с использованием символьных переменных в заранее неизвестных выражениях. Для этого требуется ввести несколько вспомогательных функций.

  3. Вводим вспомогательные функции: 
    • def symbols_from_expr(expr_str: str, pattern=r"[A-Za-z]d{,2}") -> tuple:
    """Возвращает все найденные символические переменные по заданному шаблону"""
    symbols_set = set(re.findall(pattern, expr_str))
    symbols_set = sorted(symbols_set)
    symbols_list = tuple(sympy.symbols(symbols_set))
    return symbols_list

      Эту функцию будем использовать для поиска символьных переменных в строке-выражении (шаблон по умолчанию — символ от A до Z или от a до z и целое число после него длиной до 2х знаков (или отсутствие числа).

    • def expr_subs(expr_str: str, symbols: Iterable, values: Iterable):
    """Возвращает результат подстановки значений values вместо символов symbols в выражение-строку expr_str"""
    expr = sympy.sympify(expr_str)
    func = sympy.lambdify(tuple(symbols), expr, 'sympy')
    return func(*values)

      Эта функция позволяет вычислить значение выражения-строки с подстановкой вместо символьных переменных переменных любого допустимого типа (если для него переопределены операции, содержащиеся в самом выражении-строке). Это возможно благодаря функции sympy.lambdify, которая преобразует выражение sympy в лямбда-функцию, воспринимающую «магические» методы. Важным условием для адекватной работы функции является правильный порядок элементов в symbols и values (соответствие символов и подставляемых значений).

    • Каждый раз создавать лямбда-функцию дорогое удовольствие. Если требуется множественное использование одного и того же выражения, то рекомендуется воспользоваться следующими двумя функциями: 
      def lambda_func(expr_str: str, symbols: Iterable) -> callable:
    """Возвращает лямбда-функцию, полученную путем преобразования выражения-строки expr_str с символами symbols"""
    expr = sympy.sympify(expr_str)
    func = sympy.lambdify(tuple(symbols), expr, 'sympy')
    return func

def func_subs(expr_func: callable, values: Iterable):
    """Возвращает результат вызова лямбда-функции expr_func с параметрами values"""
    return expr_func(*values)

      Первая возвращает самую лямбда-функцию, а вторая — позволяет вычислять результирующие значения с помощью подстановки списка значений. В очередной раз акцентируется внимание на то, что используемые значения вовсе не обязаны быть треугольными нечеткими числами.

  4. Читаем строку-формулу из файла 
    with open('expr.txt', 'r') as file:
    expr_str = file.read()
    print('expr_str', expr_str)

    В качестве формулы-строки для файла expr.txt можно использовать что-то вроде этого: 

    p36*q67*p57*p26*p25*p13*q12*q15 +
+ p36*q67*p47*p26*p24*p13*q12 +
+ p67*q57*p26*p25*q12*p15 +
+ q57*p47*p25*p24*q12*p15 +
+ p57*p25*p12*q15 +
+ p36*p67*p13 +
+ p67*p26*p12 +
+ p47*p24*p12 +
+ p57*p15 -
- p57*p47*p24*p12*p15 -
- p67*p47*p26*p24*p12 -
- p67*p57*p26*p12*p15 +
+ p67*p57*p47*p26*p24*p12*p15 -
- p36*p67*p26*p13*p12 -
- p36*p67*p47*p24*p13*p12 -
- p36*p67*p57*p13*p15 +
+ p36*p67*p57*p47*p24*p13*p12*p15 +
+ p36*p67*p47*p26*p24*p13*p12 +
+ p36*p67*p57*p26*p13*p12*p15 -
- p36*p67*p57*p47*p26*p24*p13*p12*p15 -
- p36*p67*p57*p25*p13*p12*q15 -
- p67*p57*p26*p25*p12*q15 -
- p57*p47*p25*p24*p12*q15 +
+ p67*p57*p47*p26*p25*p24*p12*q15 +
+ p36*p67*p57*p26*p25*p13*p12*q15 +
+ p36*p67*p57*p47*p25*p24*p13*p12*q15 -
- p36*p67*p57*p47*p26*p25*p24*p13*p12*q15 -
- p36*p67*q57*p47*q26*p25*p24*p13*q12*p15 -
- p67*q57*p47*p26*p25*p24*q12*p15 -
- p36*p67*q57*p26*p25*p13*q12*p15 -
- p36*q67*q57*p47*p26*p25*p24*p13*q12*p15 -
- p36*q67*p57*p47*p26*p24*p13*q12*p15 -
- p36*q67*p57*p47*p26*p25*p24*p13*q12*q15
  5. Вытаскиваем символьные переменные из выражения-строки: 
    symbols = symbols_from_expr(expr_str)
print('AutoSymbols', symbols)
  6. Генерируем тестовые случайные треугольные числа: 
    values = tuple([FuzzyTriangular(sorted([random(),random(),random()]))
    for i in range(len(symbols))])

    Сортировка случайных значений требуется для соответствия очередности значений левого «0», центра и правого «0».

  7. Преобразуем строку-формулу в выражение: 
    func = lambda_func(expr_str, symbols)
print('func', '=', func)
  8. Вычисляем значение формулы с помощью лямбда-функции (используем func_subs и expr_subs для того, чтобы удостовериться в совпадении результатов): 
    print('func_subs', '=', func_subs(func, values))
print('expr_subs', '=', expr_subs(expr_str, symbols, values))

Пример вывода: 

expr_str p36*q67*p57*p26*p25*p13*q12*q15 +
+ p36*q67*p47*p26*p24*p13*q12 +
+ p67*q57*p26*p25*q12*p15 +
+ q57*p47*p25*p24*q12*p15 +
+ p57*p25*p12*q15 +
+ p36*p67*p13 +
+ p67*p26*p12 +
+ p47*p24*p12 +
+ p57*p15 -
- p57*p47*p24*p12*p15 -
- p67*p47*p26*p24*p12 -
- p67*p57*p26*p12*p15 +
+ p67*p57*p47*p26*p24*p12*p15 -
- p36*p67*p26*p13*p12 -
- p36*p67*p47*p24*p13*p12 -
- p36*p67*p57*p13*p15 +
+ p36*p67*p57*p47*p24*p13*p12*p15 +
+ p36*p67*p47*p26*p24*p13*p12 +
+ p36*p67*p57*p26*p13*p12*p15 -
- p36*p67*p57*p47*p26*p24*p13*p12*p15 -
- p36*p67*p57*p25*p13*p12*q15 -
- p67*p57*p26*p25*p12*q15 -
- p57*p47*p25*p24*p12*q15 +
+ p67*p57*p47*p26*p25*p24*p12*q15 +
+ p36*p67*p57*p26*p25*p13*p12*q15 +
+ p36*p67*p57*p47*p25*p24*p13*p12*q15 -
- p36*p67*p57*p47*p26*p25*p24*p13*p12*q15 -
- p36*p67*q57*p47*q26*p25*p24*p13*q12*p15 -
- p67*q57*p47*p26*p25*p24*q12*p15 -
- p36*p67*q57*p26*p25*p13*q12*p15 -
- p36*q67*q57*p47*p26*p25*p24*p13*q12*p15 -
- p36*q67*p57*p47*p26*p24*p13*q12*p15 -
- p36*q67*p57*p47*p26*p25*p24*p13*q12*q15
AutoSymbols (p12, p13, p15, p24, p25, p26, p36, p47, p57, p67, q12, q15, q26, q57, q67)
func = <function <lambda> at 0x06129C00>
func_subs = (-0.391482058715, 0.812813114469, 2.409570627378)
expr_subs = (-0.391482058715, 0.812813114469, 2.409570627378)
[Finished in 1.5s]

Туториал окончен. Надеюсь, что вы нашли здесь для себя что-то полезное!
P.S. основная «фишка» описанного подхода — это возможность выйти за рамки стандартных для python и sympy типов переменных и операций над ними. Объявив свой класс и перегрузив «магические» методы вы можете вычислять заранее неизвестные математические выражения с помощью sympy (создавая лямбда-функции, воспринимающие как стандартные так и пользовательские типы и операции). Спасибо за внимание!

Автор: Palich239

Источник

* - обязательные к заполнению поля

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js