A = Matrix([[1, 2], [3, 4]])B = Matrix([x, 1])# 解线性方程组 Ax = Bsolutions_matrix = solve(Eq(A, B), x)print('Solutions of the linear system:', solutions_matrix) 「极限计算」 from sympy import symbols, limit# 定义符号x = symbols('x')# 定义函数f = 1/x# 计算极限...
求解方程是要函数是solveset,使用语法是solveset(equation, variable=None, domain=S.Complexes),分别是等式(默认等于0,),变量,定义域。 请注意,函数solve也可以用于求解方程式,solve(equations,variables) solveset(x**2 -x, x) solveset(x- x, x, domain=S.Reals) solveset(sin(x)- 1, x, domain=S.Rea...
求解代数方程的主要函数是solveset。其语法为:solveset(equation, variable=None, domain=S.Complexes) 式中,等式可以是Eq实例或表达式的形式(假定为零)。 还有一个函数叫做solve,也可以用来解方程。它的语法为solve(equations, variables),后面会介绍它的用途。 当求解一个等式时,solveset的输出有:有限集,域,映射集...
求解方程是要函数是solveset,使用语法是solveset(equation, variable=None, domain=S.Complexes),分别是等式(默认等于0,),变量,定义域。 请注意,函数solve也可以用于求解方程式,solve(equations, variables) solveset(x**2 - x, x) solveset(x - x, x, domain=S.Reals) solveset(sin(x) - 1, x, domain=...
solution = solve(equation, x) print(solution)# 输出: [2] 通过Eq来表示方程,并使用solve函数求解,我们可以得到x = 2的解。 微积分:符号微分与积分 SymPy 的强大之处还在于它能够进行符号微分和积分。让我们来看一些简单的示例。 1. 求导 假设我们有一个表达式f(x) = x^2 + 3x + 5,我们可以使用 Sy...
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**...
() # 求导和积分 derivative = diff(expr, x) integral = integrate(expr, x) # 解方程 equation = x**2 - 4 solutions = solve(equation, x) # 线性代数 matrix = Matrix([[1, 2], [3, 4]]) determinant = matrix.det() eigenvalues = matrix.eigenvals() # 绘图 plot(expr, (x, -5, 5...
solutions = solve(equation, x) print(solutions) 输出结果: [2,3] 在这个例子中,SymPy求解了二次方程 (x^2 – 5x + 6 = 0),并给出了两个解,分别是 (x = 2) 和 (x = 3)。 4. 微积分运算 SymPy支持符号微分和积分运算。让我们来看看如何进行求导和积分。
linsolve(Matrix([[1, 1, 1, 1], [1, 1, 2, 3]]), (x, y, z)) nonlinsolve([x**2+x, x-y], (x,y)) 常微分方程 问题 设常数 a≥0, 如下常微分方程 f′′(x)+x−1f′(x)−a2x−2f(x)=0 解 通解为 当 a=0 时, f(x)=c1+c2log(x);当 a>0 时, f(x)=c1xa...
equation = Eq(x**2-1,0) solutions = solve(equation, x) # 解微分方程 fromsympyimportFunction, dsolve, Eq f = Function('f') ode = Eq(f(x).diff(x, x) - f(x),0) solutions = dsolve(ode, f(x)) 高级功能 SymPy的高级功能包括矩阵运算、级数展开、复数运算等。