・applyfunc(f)
Apply a function to each element of the matrix.

(本日の)ChatGPT先生へ

# 質問リスト
1. sympy の　Matrix([[P**2-Q**2, 2*P-2*Q],[2*Q-2*R,R**2-P**2] ])　の全要素をfactorする方法を教えて下さい。
2. applyfunc を 使って　２倍にしてほしい。
3. applyfunc の引数にユーザー定義関数も扱えますか
4. 複数処理を教えて下さい。
5. 私の質問をMarkdown形式でリスト化して出力して。Markdown形式でリストからアスタリスクは削除して。1行目に、# 質問リスト の文字を出力して。最後の質問も追加して下さい。追番を追加して下さい。

(以下回答抜粋)

sympy において、行列の全要素を factor したい場合は、行列全体に対して applyfunc(factor) を使います。applyfunc は各要素に任意の関数を適用するメソッドです。

from sympy import symbols, Matrix, factor

# 記号の定義
P, Q, R = symbols('P Q R')

# 行列の定義
M = Matrix([[P**2 - Q**2, 2*P - 2*Q],
            [2*Q - 2*R, R**2 - P**2]])

# 各要素に factor を適用
factored_M = M.applyfunc(factor)

# 結果表示
print(factored_M)

もちろんです！Matrix.applyfunc を使えば、各要素を2倍にすることも簡単にできます。たとえば、元の行列の各要素を2倍するには、次のようにします：

from sympy import symbols, Matrix

# 記号の定義
P, Q, R = symbols('P Q R')

# 元の行列
M = Matrix([[P**2 - Q**2, 2*P - 2*Q],
            [2*Q - 2*R, R**2 - P**2]])

# 各要素を2倍
doubled_M = M.applyfunc(lambda x: 2 * x)

# 結果表示
print(doubled_M)

はい、applyfunc の引数にはユーザー定義関数も問題なく使えます。
lambda ではなく通常の def で定義した関数でもOKです。

from sympy import symbols, Matrix, factor

# 記号の定義
P, Q, R = symbols('P Q R')

# 行列の定義
M = Matrix([[P**2 - Q**2, 2*P - 2*Q],
            [2*Q - 2*R, R**2 - P**2]])

# ユーザー定義関数
def my_transform(expr):
    return 2 * factor(expr)

# applyfunc に渡す
M_transformed = M.applyfunc(my_transform)

# 結果表示
print(M_transformed)

🔧 例：以下の3つの処理を行う関数

from sympy import symbols, Matrix, expand, factor

# 記号の定義
P, Q, R = symbols('P Q R')

# 行列の定義
M = Matrix([[P**2 - Q**2, 2*P - 2*Q],
            [2*Q - 2*R, R**2 - P**2]])

# 複数処理を行う関数
def multi_transform(expr):
    expanded = expand(expr)       # 必要なら展開
    factored = factor(expanded)   # 因数分解
    doubled = 2 * factored        # 2倍
    return doubled

# applyfunc に適用
M_processed = M.applyfunc(multi_transform)

# 結果表示
print(M_processed)

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いつもの? sympyの実行環境と参考のおすすめです。

(テンプレート)

いつもと違うおすすめです。

Qiita内