使用lambdify创建的函数无法用Matplotlib绘制，求解决方法

修正后的代码 #

import sympy as sp
from sympy import lambdify, Function
from sympy.abc import x
from sympy.utilities.lambdify import implemented_function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

# 定义自定义函数（可根据实际需求修改函数逻辑）
inf = implemented_function(Function('f'), lambda x: eval("x"))
# 指定modules为numpy，让生成的函数支持数组批量计算
f = lambdify(x, inf(x), modules='numpy')

# 生成数值化的x轴数据，这里取-10到10区间的100个采样点
x_vals = np.linspace(-10, 10, 100)
y_vals = f(x_vals)  # 用数值数组计算对应的y值

# 使用数值数据绘图
ax.plot(x_vals, y_vals, color="blue", linestyle=":", label="f(x)")
ax.legend()
plt.show()

错误原因解析 #

1. 符号变量不能直接用于Matplotlib：原代码中ax.plot(x, f(x))里的x是SymPy的符号变量，Matplotlib需要的是数值数组而非符号表达式，因此会触发类型转换错误。
2. lambdify需适配数组输入：默认生成的函数仅支持单个数值计算，指定modules='numpy'可让函数处理numpy数组，实现批量计算。
3. plt.show()位置错误：原代码先调用plt.show()会显示空图，必须放在所有绘图逻辑之后执行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hendrik