simplified_expr = simplify(expr) print(simplified_expr)# 输出: x + y 通过简化,原本看起来复杂的表达式变得简单易懂。 4. 方程求解 SymPy 也能帮助我们解方程。例如,我们要解一个简单的一次方程2x + 3 = 7: fromsympyimportEq, solve x = symbols('x') equation = Eq(2*x +3,7) solution = sol...
from sympy import symbols, diff, integrate, solve, Matrix, plot# 创建符号变量x, y = symbols('x y')# 代数运算expr = (x + y)**2expanded_expr = expr.expand()simplified_expr = expr.simplify()# 求导和积分derivative = diff(expr, x)integral = integrate(expr, x)# 解方程equation = x**...
&, |, ~, >> 分别表示 AND,OR,NOT,imply。而逻辑运算同样可以使用 sympy.simplify_logic 简化。 A, B, C = sympy.symbols("A B C") >>> sympy.simplify_logic(A | (A & B)) A >>> sympy.simplify_logic((A>>B) & (B>>A)) (A & B) | (~A & ~B) >>> A>>B Implies(A, B...
simplified_expr = simplify(expr) 微积分 SymPy提供了微积分相关的功能,包括求导、积分等。 fromsympyimportdiff, integrate f = x**2 f_prime = diff(f, x)# 求导 f_integral = integrate(f, x)# 不定积分 方程求解 SymPy可以求解代数方程和微分方程。 fromsympyimportsolve # 解代数方程 equation = Eq...
equation = x**2 - 4# 求解方程solutions = solve(equation, x)print('Solutions of the equation:', solutions) 「求导和积分」 from sympy import symbols, diff, integrate# 定义符号x = symbols('x')# 定义函数f = x**3# 求导f_prime = diff(f, x)# 积分f_integral = integrate(f, x)print...
表达式化简:使用simplify()函数对表达式进行化简,例如simplified_expr = simplify(expr)。 方程求解:使用solve()函数解方程,例如solutions = solve(Eq(expr, 0), x)。 微分和积分:使用diff()函数进行微分,使用integrate()函数进行积分。 矩阵运算:使用Matrix()函数创建矩阵对象,并进行矩阵运算。
...下面到了让sympy上场的时间了: #引入扩展库 from sympy import * #定义x/y两个符号 x,y = symbols("x y") #化简函数simplify() simplify...下面看看我们解方程的过程: #引入扩展库 from sympy import * #定义两个未知数符号 x=Symbol('x') y=Symbol('y') #定义两个等式 a = Eq((2....
>>> simplify(x**2 + 2*x + 1) 2 x + 2⋅x + 1 我们没有得到我们想要的。有一个执行这种简化的函数,称为factor(),将在下面讨论。另一个简化()的陷阱是它可能会不必要地慢,因为它在选择最佳选项之前尝试了许多种简化方法。如果您已经确切地知道需要哪种简化,最好应用特定的简化函数来执行这些简化...
在上述示例中,我们使用了 expand 函数将表达式 (x + y)^2 展开为 x^2 + 2xy + y^2,并使用了 simplify 函数将展开后的表达式进行简化。微积分SymPy 还可以进行微积分计算,例如计算导数和不定积分。以下是一些常用的微积分示例:from sympy import symbols, diff, integrate x = symbols('x') expression =...
from sympy import symbols, diff, integrate, solve, Matrix, plot # 创建符号变量 x, y = symbols('x y') # 代数运算 expr = (x + y)**2 expanded_expr = expr.expand() simplified_expr = expr.simplify() # 求导和积分 derivative = diff(expr, x) integral = integrate(expr, x) # 解方程...