solveset(Eq(x**2, 1), x) solveset(Eq(x**2 - 1, 0), x)#这里默认等于0solveset(x**2 - 1, x) 二、求解方程 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(equ...
一元方程/不等式 sympy.solveset() sympy.solveset(f,symbol,domain) 参数: f:方程/不等式。若f不是方程只是个数学式,默认求f=0的解。 symbol:要求解的变量。 domain:定义域。 f为数学式: importsympyasspfromsympy.abcimportx z=x**2-1
>>> solveset(exp(x),x) 复制执行上述代码片段后获得以下输出 - ∅ 线性方程 我们必须使用 linsolve() 函数来求解线性方程组。 例如,方程式如下 - xy=4 x+y=1 >>> from sympy import * >>> x,y=symbols('x y') >>> linsolve([Eq(x-y,4),Eq( x + y ,1) ], (x, y)) ...
在SymPy中,任何不在Eq中的表达式都被SynPy的求解函数(如solveset())假定等于0。这意味着我们可以不使用x==y,而使用x-y(被求解函数认为是x-y==0)。 如果要求解的方程已经等于0,则这一点特别有用。我们在编程时不用键入Eq:solveset(Eq(expr,0),x),只需使用solveset(expr,x)即可求解方程。 例如: 2 求解...
SymPy在符号运算中的应用包括：方程求解：solve函数：能够求解多项式、超越函数、分段函数以及线性方程组等。solveset函数：允许在指定的域内求解等式或不等式。区别：solve适用于一般方程求解，而solveset在求解时提供了对特定域的限制。特殊功能：通过参数设置，可以获取显式解，求解隐式方程，以及限制解的域...
有两个主要的函数都可以对方程进行求根:solve()和solveset(),对一般的方程均能求解,如 AI检测代码解析 from sympy.abc import x, y from sympy import solve, solveset solve(x**2 - y, x, dict=True) # [{x: -sqrt(y)}, {x: sqrt(y)}] ...
SymPy 是一个 Python 库,专注于符号计算,提供了处理数学表达式、方程和公式的工具。与数值计算库不同,SymPy 能够进行符号微分、积分、极限等运算,适用于代数运算、微积分和方程求解等。与传统的数值计算库(如 NumPy)不同,SymPy 主要用于处理数学表达式、方程和公式的符号计算,而不是进行数值计算。
solveset(equation, variable, domain) The domain is by default S.Complexes. Using solveset() function, we can solve an algebraic equation as follows −>>> solveset(Eq(x**2-9,0), x) The following output is obtained −{−3, 3}>>> solveset(Eq(x**2-3*x, -2),x) ...
solve()适用于一般方程求解，而solveset()则在求解时提供了对特定域的限制，如实数域或复数域。在求解过程中，用户可以自定义符号参数，甚至不指定符号参数，让SymPy自动识别待解符号。在求解时，可以通过设置参数来获取显式解，包括符号解、实数解等。此外，用户还可以利用参数`implicit=True`来求解隐式...
solveset(Eq(sin(x), 1), x, domain=S.Reals) {2nπ+π2|n∈Z}{2nπ+π2|n∈Z} 解线性方程组: linsolve([x + y + z - 1, x + y + 2*z - 3 ], (x, y, z)) {(−y−1, y, 2)}{(−y−1, y, 2)} 解线性方程组(矩阵表示): linsolve(Matrix(([1, 1, 1,...