我是SymPy和Python的新手，目前正在使用Python 2.7和SymPy 0.7.5，目标是：a）从文本文件中读取微分方程组b）求解系统

我已经阅读了这个问题和另一个问题，它们 几乎
是我所要寻找的，但是我还有一个问题：我事先不知道方程式的形式，所以我无法使用definside创建相应的函数。脚本，如本例所示。整个事情必须在运行时进行管理。

因此，这是我的代码片段。假设我有一个包含以下内容的文本文件 system.txt ：

dx/dt = 0.0387*x - 0.0005*x*y
dy/dt = 0.0036*x*y - 0.1898*y

我要做的是：

# imports
import sympy
import scipy
import re as regex

# define all symbols I am going to use
x = sympy.Symbol('x')
y = sympy.Symbol('y')
t = sympy.Symbol('t')

# read the file
systemOfEquations = []
with open("system.txt", "r") as fp :
   for line in fp :
            pattern = regex.compile(r'.+?\s+=\s+(.+?)$')
            expressionString = regex.search(pattern, line) # first match ends in group(1)   
            systemOfEquations.append( sympy.sympify( expressionString.group(1) ) )

在这一点上，我停留在 systemOfEquation
列表中的两个符号表达式中。假设我可以从另一个文件中读取ODE系统的初始条件，以便使用scipy.integrate.odeint，则必须将系统转换为Python可读的函数，例如：

def dX_dt(X, t=0):
return array([ 0.0387*X[0] - 0.0005*X[0]*X[1] ,
              -0.1898*X[1] + 0.0036*X[0]*X[1] ])

有没有在运行时创建此方法的好方法？例如，将函数写入另一个文件，然后将新创建的文件作为函数导入？（也许我在这里很愚蠢，但请记住，我对Python相对较新:-D）

我已经看到sympy.utilities.lambdify.lambdify可以将符号表达式转换为lambda函数，但是我想知道这是否对我有帮助…
lambdify当时似乎只适用于一个表达式，而不适用于系统。

预先感谢您的任何建议:-)

编辑：

通过最少的修改，沃伦的答案就完美地发挥了作用。我在 listOfSymbols 中有所有符号的列表；而且，它们以与odeint将使用的数据
X 列相同的顺序出现。所以，我使用的功能是

def dX_dt(X, t):
    vals = dict()
    for index, s in enumerate(listOfSymbols) :
            if s != time :
                    vals[s] = X[index]
    vals[time] = t
    return [eq.evalf(subs=vals) for eq in systemOfEquations]

在我的特定问题中，我只是将变量“时间”设为例外。再次感谢！:-)