转自 | 机器之心
数学是数据科学和机器学习的重要基础,数学运算的结果对于机器学习项目而言是至关重要的。在编写代码时,我们常常需要定义数学公式的计算形式。像 S=r^2 这样简单的数学公式,大概不会出现拼写错误。但如果是下面这样的公式呢?
图源:知乎用户 @马啃菠箩
还记得数学老师密密麻麻的板书吗?人们习惯于手写公式的运算过程。而如果计算机编程语言能够显示出类似于手写公式的计算过程,检查公式运算是否准确就可以轻松多了吧。
近日,GitHub 上一个名叫 handcalcs 的开源库就解决了这个问题。
项目地址:https://github.com/connorferster/handcalcs
handcalcs 库:将 Python 计算代码转换为 Latex 公式
handcalcs 库可将 Python 计算代码自动渲染为 Latex 公式,呈现方式类似于手写的公式计算:先编写符号公式,再代入具体数字,最后得出结果。
正如上面的演示样例所示,计算机能够识别的公式形式是:
而人们更习惯的是如下形式的数学公式:
handcalcs 的功能就是,将数学公式和运算过程以人们更容易理解的形式展示出来。
数学计算的结果往往会影响后续代码的运行过程,而复杂的数学公式更容不得一点错漏,因此对于包含较多复杂数学公式的 Python 代码,用 handcalcs 进行自查或许是有必要的。
如何使用 handcalcs?
那么,这个开源库要如何应用呢?
基本用法 1:Jupyter 单元格魔法函数
handcalcs 的设计初衷是在 Jupyter Notebook 或 Jupyter Lab 中作为单元格魔法函数来使用。
首先,引入 handcalcs 模块并运行单元格:
import handcalcs.render
接下来,在想要使用 handcalcs 的单元格上面添加一行魔法函数 %%render:
%%render
例如:
%%render
a = 2
b = 3
c = 2*a + b/3
如果系统安装了 Latex 环境,你还可以将 notebook 导出成 pdf 格式文件。
基本用法 2:函数装饰器 @handcalc()
除了在 Jupyter cell 中使用外,在 Python 的函数中也可以使用 handcalcs。
首先导入 @handcalc() 装饰器:
from handcalcs.decorator import handcalc
然后编写函数。注意:函数必须 return locals():
@handcalc()
def my_calc(x, y, z):
a = 2*x / y
b = 3*a
c = (a + b) / z
return locals()
@handcalc(left: str = "", right: str = "", jupyter_display: bool = False)
返回一个由 (latex_code: str, locals: dict) 组成的元组,其中 locals 是函数命名空间范围内所有变量的字典。
其他功能
有些公式的参数量较多,如果按照常规的格式显示在一列,会浪费大量空间。而使用 handcalcs,只需添加注释标签# Parameters 就能让参数以三列的形式显示出来:
而有些公式的计算过程非常繁琐,也会占用大量显示空间,只需使用标签# Short 就能让运算过程的显示行数减少:
反之,如果你比较喜欢推导等式对齐的方式,可以使用# Long 标签显示。
有时你并不需要代入数值计算,只需要以符号的形式显示数学计算公式。那么,你需要使用# Symbolic 标签:
handcalcs 的功能本身还可以解决编程中的小问题,即在 Python 中,显示多个变量的值通常需要多个 print() 语句,而使用 handcalcs 能让事情变得简单许多:
很多开发者喜欢用_表示公式中的下标,handcalcs 可以将其显示出来,甚至多级下标也可以通过嵌套的形式得到显示。
数学公式中经常出现希腊字母(如「pi」、「eta」等),只要在代码中编写出对应的英文名,比如 alpha、beta,handcalcs 就可以显示出希腊字母:
不只是简单的数学公式,复杂公式也不在话下,比如含有积分的公式:
缺陷
虽然用处多多,但项目作者表示,handcalcs 仍存在一些小缺陷。
首先,handcalcs 并不适用于 collections 这种数据类型,例如 list、tuple、dict 等。
其次是在变量名方面,handcalcs 是针对 Jupyter 环境设计的。如果在 notebook 上重复使用变量名,则可能导致错误的数学运算。
handcalcs 虽然有些小瑕疵,但它对开发者而言颇有帮助。感兴趣的话,快来动手试一下吧!
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