importsympyfromsympyimportMatrix,Array,init_printinginit_printing()#最基本的构造,元素可是数值,符号表达式A=Matrix([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])B=Matrix(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)))A,B#用已知矩阵构造新矩阵,按行排列C=Matrix([A,B,A,B]);C#还是按行排列C=Matrix([[A],[B],...
array(matrix)).rref()[0].tolist() print(rref) # [[1, 0, 0, -5], [0, 1, 0, 4], [0, 0, 1, -3]] 改变matrix 中的数值,然后运行程序,就会输出矩阵的行最简形式。 后记 以上就是通过初等行变换进行矩阵化简的全部内容了,目前还只是初步版本,以后我们可以加入更多功能,比如求解矩阵秩、...
function, *vars= expr.argsifnotisinstance(type(function), UndefinedFunction)or\notall(isinstance(i, Symbol)foriinvars):returnsuper()._print_Derivative(expr)# If you want the printer to work correctly for nested# expressions then use self._print() instead of str() or latex().# See the ex...
>>> actf.rhs() Matrix([[((1/2 - tanh(b*(-a_first(t) + e_first(t)))/2)*(3*a_first(t)/2 + 1/2)/tau_d + (tanh(b*(-a_first(t) + e_first(t)))/2 + 1/2)/(tau_a*(3*a_first(t)/2 + 1/2)))*(-a_first(t) + e_first(t))]]) ...
A=Matrix([[1,2],[3,4]])# 使用SymPy计算特征向量eigen_vectors_sympy=A.eigenvectors()print('SymPy计算结果:',eigen_vectors_sympy)# 使用NumPy计算特征向量A_np=np.array(A.tolist(),dtype=float)eigenvalues,eigenvectors_np=np.linalg.eig(A_np)print('NumPy计算结果:',eigenvectors_np) ...
问形状为(n，)的Sympy lambdify阵列EN目前，我对渐近有以下“问题”：四边形等参单元的刚度矩阵是二重...
使用Sympy生成C代码,将Pow(x,2)替换为x*x的步骤如下: 首先,确保已经安装了Sympy库。可以使用以下命令在Python环境中安装Sympy: 首先,确保已经安装了Sympy库。可以使用以下命令在Python环境中安装Sympy: 导入Sympy库和相关模块: 导入Sympy库和相关模块: 定义符号变量x: 定义符号变量x: 创建表达式并进行替换: ...
I searched and I found no equivalent for numpy.dot using sp.tensor.ImmutableDenseNDimArray, and I think it could be useful. There's already a dot for sympy.matrices.dense.MutableDenseMatrix, but everything is a matrix (rank = 2): vectors...
def test_matrices(): M = Matrix(2, 2, lambda i, j: (i + j + 1)*sin((i + j + 1)*x)) assert integrate(M, x) == Matrix([ [-cos(x), -cos(2*x)], [-cos(2*x), -cos(3*x)], ])浏览完整代码 来源:test_integrals.py 项目:baoqchau/sympy...
.Matrix() .diff() .symbols() .Rational() .sqrt() .oo() .Function() .integrate() .sin() .expand() Related Methods sys.version_info() warnings.warn() numpy.array() functools.wraps() numpy.zeros() numpy.arange() numpy.ones() numpy.sqrt() numpy.exp() ...