indefinite_integral = sp.integrate(f, x) print("不定积分:", indefinite_integral) 计算定积分 definite_integral = sp.integrate(f, (x, 0, 1)) print("定积分:", definite_integral) 使用SymPy 进行符号积分有一个明显的优点:结果是一个符号表
indefinite_integral = integrate(f, x) print("不定积分:", indefinite_integral) 计算定积分 definite_integral = integrate(f, (x, 0, 1)) print("定积分:", definite_integral) 优势与局限性 SymPy的符号积分功能强大,可以提供精确的解析解,适用于需要对积分结果进行进一步数学分析的场景。然而,对于某些复杂...
integrate(f, x) returns the indefinite integral ∫ ∫fdx integrate(f, (x, a, b)) returns the definite integral ∫ 广告 程序员数学 用Python学透线性代数和微积分（图灵出品 京东 ¥112.90 去购买 广告 程序员的数学第2版+程序员的数学2 概率统计+程序员的 京东 ¥175.80 去购买 使...
f = x**2 indefinite_integral = integrate(f, x) print(indefinite_integral) # 输出: (1/3)*x**3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 求定积分 from sympy import symbols, integrate, oo x = symbols('x') f = x**2 definite_integral = integrate(f, (x, 0, oo)) print(definite_integral) # 输...
from sympy import symbols, integrate # 定义变量 x = symbols('x') # 定义函数 f = x**2 # 计算定积分,例如从1到2 definite_integral = integrate(f, (x, 1, 2)) print("定积分结果:", definite_integral) 2. 使用SciPy库计算积分 SciPy是基于NumPy的一个开源Python算法库和数学工具包。它提供了...
importnumpyasnpdeff(x):returnx**2# 被积函数 f(x)defdefinite_integral(a,b,n):delta_x=(b-a)/n# 计算每个小区间的宽度total_area=0.0# 使用下 Riemann 方法foriinrange(n):x_i=a+i*delta_x# 每个小区间的左端点total_area+=f(x_i)*delta_x# 计算小区间的面积并累加returntotal_area# 示例...
二、求定积分(definite integral)的近似值,采用 投点法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt '''蒙特卡罗方法求函数 y=x^2 在[0,1]内的定积分(值)''' def f(x): return x**2 # 投点次数 n = 10000 # 矩形区域边界
indefinite integral of cos(x): sin(x) definite integral of cos(x) between -1 to 1: 2*sin(1) definite integral of exp(-x) between 0 to ∞: 1 Python Copy极限你可以用limit(function, variable, point)来计算一个函数的极限。因此,如果你想计算f(x)在x->0时的极限,你可以发出limit(f, ...
definite_integral_calculation(f,-math.pi,math.pi*0.5,99999)以上代码使用MC Method计算了∫π2−πsin(x)dx∫−ππ2sin(x)dx的具体数值,并用matplotlib具现化。首先我们先来看看打印出来的图像是否符合我们预期:显然,sine 波形的形状已经被绿色和黄色勾勒了出来,符合红色波形的预计。而代码的具体输出结...
definite_integral = sp.integrate(f, (x, 0, sp.pi)) print("定积分:", definite_integral) 2、符号微分 微分用于计算函数的变化率,SymPy也提供了简单的接口来计算符号微分。 # 定义函数 f = sp.sin(x) 计算一阶导数 first_derivative = sp.diff(f, x) ...