importsympyasspfromsympy.abcimportx,y z=x**y+x*y f=sp.lambdify((x,y),z)print(f(2,3))# 即2³+2×3frominspectimportgetsource# 可以用查看源码函数来验证一下print(getsource(f))———14def_lambdifygenerated(x,y):returnx*y+x**y 只指定单个参数: importsympyasspfromsympy.abcimportx,y ...
首先,我们可以使用SymPy库的diff函数来计算导数的符号表达式: f_expr=x**2+y**2df_dx=sp.diff(f_expr,x)df_dy=sp.diff(f_expr,y) Python Copy 然后,我们使用lambdify函数分别将导数表达式df_dx和df_dy转换为可以计算数值结果的Python函数: df_dx_numeric=sp.lambdify((x,y),df_dx)df_dy_...
可以使用SymPy的lambdify函数将符号表达式转换为数值计算函数: # 导数表达式的数值计算 f_nth_derivative_func = sp.lambdify(x, f_nth_derivative) result_numeric = f_nth_derivative_func(x_value) print(f"{n}阶导数在x={x_value}处的数值结果:", result_numeric) 通过lambdify函数,可以将符号表达式转换为...
是的,Python结合SymPy和Matplotlib库可以绘制符号方程的图形。首先,使用SymPy求解方程后,可以生成相应的数值解并使用Matplotlib进行绘图。以下是一个简单的例子: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sympy import symbols, lambdify x = symbols('x') ...
from sympy import * sin(pi) 1. 2. 对比 的数值和符号计算结果可以发现,数值计算结果无法精确地表示出 ,只能用一个很小的浮点数 表示,而符号计算结果则得出 。 明确了数值计算和符号计算之间的区别后,让我们再来认识什么是计算机代数系统。 什么是计算机代数系统 ?
得到f(4.96) 的数值 0.141885450782171 如果需要以计算机函数的形式定义函数f(x),则可以使用lambdify()进行转化: f_func= lambdify(x, f) 之后可以调用 f_func(4.96) 输出 0.141885450782 利用这个方法可以测试方程的数值算法,如使用sympy接口写牛顿法等。
更多solve()的功能见Sympy documentation:http://docs.sympy.org/latest/tutorial/solvers.html 求给定自变量xx值时函数f(x)f(x)的值 | 将表达式转化为函数 f.evalf(subs = {x:4.96}) 得到f(4.96)f(4.96)的数值 0.141885450782171 如果需要以计算机函数的形式定义函数f(x),则可以使用lambdify()进行转化: ...
array(roots) # SymPy将符号表达式转换为Python函数 # 利用 lambdify 函数将 SymPy 表达式转换为 NumPy 可使用的函数 f = sp.lambdify(x, y, 'numpy') # print(f(roots)) y_root = f(roots) plt.scatter(roots, y_root, color='red', label="Roots") # 3 显示 plt.show() 总结与参考 总结 一...
#利用python自带的库sympy,利用subs和lambdify带入数值化简振动表达式 import sympy #导入数学符号运算库,属于自带库 import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图模块库,是外部库 plt.rcParams['font.sans-…
要使用数值计算功能,我们需要使用`lambdify`函数将符号表达式转换为可计算的函数。 python f = lambdify(x, expr, 'numpy') f(1) 这将输出`7`,表示将x设置为1时,表达式的计算结果。 通过将Sympy与其它科学计算库(如NumPy或SciPy)结合使用,我们可以进行复杂的数值计算。 [绘制图表] 最后,我们可以使用Sympy绘制...