SymPy还可以用来求解多变量方程、不等式和常微分方程等。 矩阵操作 SymPy提供了用于创建和操作矩阵的工具。可以使用sp.Matrix来创建矩阵,然后进行矩阵乘法、逆矩阵、行化简等操作。 以下是一些矩阵操作的示例: # 创建矩阵 A = sp.Matrix([[1, 2], [3, 4]]) B = sp.Matrix([[5, 6], [7, 8]]) # ...
Prelude Data.Matrix> :t (\\) (\\) :: (Fractional a, Eq a) => Matrix a -> Matrix a -> Either String (Matrix a) 1. 2. 3. 4. 也可以定义一个List类上的运算:(这样就更像Julia的调用方式了) Prelude Data.Matrix> a \\\ b = (flip (*) $ fromLists b) <$> (inverse $ fromL...
from sympy import Matrix def hill_encrypt(plaintext, key): key_matrix = Matrix(key) plaintext_matrix = Matrix(plaintext) encrypted_matrix = plaintext_matrix * key_matrix return [int(x) for x in encrypted_matrix.tolist] def hill_decrypt(ciphertext, key): key_matrix = Matrix(key) cipher...
fromsympyimportMatrix# 创建矩阵A=Matrix([[1,2], [3,4]])# 计算逆矩阵inverse_A=A.inv()print("逆矩阵:", inverse_A) 这样的高级功能使得SymPy成为了线性代数研究和教学不可或缺的工具。 微分方程求解 微分方程是许多科学领域中的重要组成部分,SymPy提供了强大的微分方程求解器,能够处理各种类型的微分方程...
https://docs.sympy.org/0.7.2/modules/galgebra/latex_ex/latex_ex.html 例如想要显示 delta_t = sym.symbols('delta_t') 1. 测试行列式求解 dt = sym.symbols('delta_t') # 定义矩阵T T = sym.Matrix( [[1, 0, 0, 0], [1, dt, dt**2, dt**3], ...
SymPy基础应用 数学格式输出: init_printing() 添加变量: x, y, z, a, b, c = symbols('x y z a b c') 声明分数: Rational(1, 3) 化简式子: simplify((x**3 + x**2 - x - 1)/(x**2 + 2*x + 1)) 因式分解: expand((x + 2)*(x - 3)) ...
15. 最后的彩蛋:SymPy的符号魔法 我们再来点有趣的,用SymPy解决一个经典的数学问题——费马小定理。 复制 from sympyimportsymbols,Eq,mod_inverse # 设定a,p为费马小定理的参数 a,p=symbols('a p',integer=True)assert p.is_prime # 确保p是质数 ...
python、math、jupyter-notebook、linear-algebra、matrix-inverse 我已经用纸上的Cramers规则解决了关于x和t的Lorenz变换。我想知道是否有一种方法可以用变量来计算矩阵运算,比如一些矩阵的逆。如果我可以取上面M的倒数,并用k(解矩阵)来点它。 我可以解决x和t的问题,我已经尝试过在python上计算变量矩阵的求逆,但...
N = Matrix([[zeros(2,2), N1],[-N1,zeros(2,2)]]) (P,D) = N.diagonalize() # N= PDP^{-1} 可视化 Sympy 绘图模块允许您制作二维和三维图。 目前,使用 Matplotlib 作为后端呈现绘图, 主要函数有: plot: Plots 2D line plots. plot_parametric: Plots 2D parametric plots. plot_implicit: Plot...
基于Sympy的符号解 首先将阶跃和斜坡信号分解为三个单独的函数。分别计算系统对这三个输入的响应,然后对信号求和。 这里利用到了延迟定理(t域平移定理): 求解代码: import sympy as symfrom sympy.abc import s,t,x,y,zimport numpy as npfrom sympy.integrals import inverse_laplace_transformimport matplotlib....