result_single = f.subs(x, 2) 多值代入 result_multiple = g.subs({x: 1, y: sp.pi/4, z: 2.718}) 通过subs方法,可以灵活地将符号表达式转化为具体数值表达式,或替换为其他符号表达式。 五、使用evalf求解数值结果 最后一步是将代入值后的表达式转换为数值结果。Sympy通过evalf方法或简化表达式后直接使用...
expr = sp.log(x) result = expr.evalf(subs={x: 10}) print(f"ln(10) = {result}") 在这个例子中,首先导入了sympy库,然后定义一个符号变量x,接着使用sp.log(x)创建自然对数表达式,最后使用expr.evalf(subs={x: 10})计算并打印结果。 2、符号计算 sympy库还可以用于符号计算。例如,可以符号化计算...
'r,h')Area=2*sympy.pi*r**2+2*sympy.pi*r*h#目标函数Volume=sympy.pi*r**2*h#约束条件h_r=sympy.solve(Volume-1)[0]#二维约束变为一维无约束,h=1/pi r**2Area_r=Area.subs(h_r)#把h都替换成rrsol=sympy.solve(Area_r.diff(r))[0]#一阶求导为0print(rsol)print(rsol.evalf())#...
x))#一阶导print(sympy.diff(f,x,x))#二阶导print(sympy.diff(f,x,3))#高阶导 ...
正如你看到的,evalf()函数可以用求出表达式的浮点数。 from sympy import * a=Symbol('a') #首先声明变量 subs 可以替换变量 (1/a).evalf(subs={a:3.0} ,n=21) (1/a).subs({a:3}) .evalf(n=6)
pi.evalf(3) # pi 保留 3 位有效数字 1. 利用lambdify 函数将 SymPy 表达式转换为 NumPy 可使用的函数 如果进行简单的计算,使用 subs 和 evalf 是可行的,但要获得更高的精度,则需要使用更加有效的方法。例如,要保留小数点后 1000 位,则使用 SymPy 的速度会很慢。这时,您就需要使用 NumPy 库。
df_dx.subs([(x, 1), (y, 2)]).evalf() “` 通过以上方法,我们可以在Python中使用SymPy库来进行偏导计算。SymPy库功能强大,还提供了其他数学计算的函数和类,可以满足大部分数学计算的需求。 在Python中,可以使用多个库来进行偏导计算,其中最常用的几个库是NumPy、SciPy和Sympy。
(x,f,0,x.size-1,res)print(res)### 也可以直接得到牛顿插值多项式X=symbols("x")#定义自变量xy=Newton(x,f)#调用函数得到牛顿插值多项式,类型是<class 'sympy.core.add.Add'>print("N(x)=",y)#给自变量x赋值,求出函数近似值print(y.evalf(subs={X:2.15}))#求给定自变量x值时函数f(x)的值 |...
符号计算往往也需要得到数值结果的,【evalf】函数便可以胜任这项工作,其参数subs通过字典的形式,一一指定自变量。 f = sympy.diff(sympy.exp(x*y*z),x) f.evalf(subs={x:1, y:1, z:1}) # 2.71828182845905 1. 2. 单点赋值显然没有什么表现力,下面让 ...
expr.subs([(x,0),(y,1)]) (exp(1)).evalf() expr_from_str = sympify("x**2+log(x)") 问题 多项式或者有理函数展开, 因式分解, 合并同类项, 简化等. 如: 将(x+2)2+(x−3)2 展开; 将x3−x2+x−1 因式分解; 合并同类项: xy+x–3+2x2–zx2+x3; 化简: x3+x2−x−1x...