SymPy是一个用于以符号运算为主的符号数学的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统(CAS),同时保持代码尽可能的简单,以便易于理解和易于扩展。SymPy完全是用Python编写的。 官网地址:https://www.sympy.org/en/index.html
在 SymPy 里面,e, i, \pi, \infty是用以下符号来表示的:其中 sympy.exp() 表示以e为底的函数。 sympy.exp(1), sympy.I, sympy.pi, sympy.oo 而想要计算欧拉公式的话,只需要输入下面的公式即可: >>> sympy.exp(sympy.I * sympy.pi) + 1 0 如果需要看e, \pi的小数值,可以使用 evalf() 函数,...
SymPy是个纯Python写的符号计算库,完全开源免费。装起来也贼简单: pip install sympy 想用它,得先导入几个常用模块: from sympy import symbols, expand, solve from sympy import init_printing init_printing() # 让输出更好看 2. 符号运算基础 符号运算最基本的就是定义...
SymPy,作为一个库,缺乏一个内置的图形用户界面(图形用户界面)。 图书馆是: 免费,包括语音和啤酒,因为它是根据 BSD 许可证授权的。 基于Python:完全用Python开发,使用Python作为语言。 轻量级,因为它只依赖 mpmath,一个纯粹的Python 库用于任意浮点运算,使其易于使用。
pip install sympy 基本功能一:求解方程 标题:解代数方程 使用SymPy求解方程非常简单,你只需要定义方程和未知数,SymPy就可以帮你找到解。这对于学术研究和工程计算特别有用。 >>>fromsympyimportsymbols, Eq, solve >>>x = symbols('x') >>>equation = Eq(x**2-4,0) ...
SymPy: 符号计算库 SymPy 是一个用Python编写的符号计算库,它可以用来进行符号计算,包括初等数学和高等数学,甚至研究生数学的符号计算。 与传统的数值计算不同,SymPy 可以精确地表示和处理数学表达式,并且能够进行求导、积分、解方程、求极限、级数展开、矩阵运算等操作。
Sympy是一个基于Python的符号计算库,用于求解数学问题和代数表达式。它提供了丰富的功能,包括符号计算、方程求解、微积分、线性代数、离散数学等。 恢复和表达式是Sympy中的两个重要概念。 恢复(Simplification):在符号计算中,恢复是指将复杂的代数表达式转化为更简单的形式,以便更好地理解和处理。Sympy提供了多种方法来...
SymPy 提供了一些常见的微积分运算函数,例如: diff函数可以对符号表达式进行求导,也可以求偏导数和高阶导数。 integrate函数可以对符号表达式进行积分,也可以求定积分和多重积分。 limit函数可以计算符号表达式的极限,也可以求一侧极限和无穷极限。 solve函数可以解决符号方程,也可以求解微分方程和方程组。
首先,我们应该清楚,SymPy和NumPy、Django一样,不过是一个Python库。这意味着SymPy没有向Python语言添加任何内容。Python语言固有的限制也是SymPy固有的。例如:Python中不允许隐式乘法(如3x或3 x),因此SymPy中也不允许隐式乘法。要将3和x相乘,必须用*键入3*x。
导入库:首先,需要导入SymPy或其他库。在Python中,可以使用import语句导入库。 代码语言:txt 复制 import sympy as sp 定义变量:接下来,需要定义要用于数值求解的变量。可以使用sp.symbols()函数创建符号变量。 代码语言:txt 复制 x = sp.symbols('x') 定义方程:然后,需要定义要求解的方程。可以使用SymPy的表达式...