首先看这两个等式 是表达式1的特例,也是成立的 定义域如下 x, y = symbols('x y', positive=True) n= symbols('n', real=True) 1.expand_log展开 其中注意事项和幂函数差不多,不赘述了 x, y = symbols('x y', positive=True) n= symbols('n', real=True) expand_log(log(x*y)) expand_log...
sympy的表达式一般需要定义变量,例如x=symbols("x"),我们知道,变量一般都需要进行约束,比如这个变量是实数、或者是正整数等等,如果定义的变量需要提供约束,sympy中已经提供了预定义的方法。symbols函数有多个参数供可以满足用户变量约束的要求,如果没有提供变量的假设约束,sympy会提供默认约束,一般来说会假设为实数。 sym...
>>> r = symbols('r', positive=True) >>> circle_area = 2 * integrate(sqrt(r**2-x**2), (x, -r, r)) >>> circle_area pi*r**2 接下来对此面积公式进行定积分,就可以得到球体的体积,但是随着X轴坐标的变化,对应的切面的的半径会发生变化,现在假设X轴的坐标为x,球体的半径为r,则x处的...
符号的类型可以通过定义来指定:symbols('x y', positive=True) 在后面的介绍中,若未重定义,总假设x, y为正数,a和b为实数,t和c为复数 ,即 x, y = symbols('x y', positive=True) a, b = symbols('a b', real=True) z, t, c = symbols('z t c') 定义符号 定义单个变量用sympy.Symbol('...
其他还有positive(正数)、real(实数)、complex(复数)等。 预定义的变量 sympy.abc模块中预定义了一些常用符号a-z、A-Z、alpha-omega(希腊字母),可以直接引用。 fromsympy.abcimportx# 省去了x = sp.symbols('x')这一步。y=x**2+1print(y)——— x**2+1 创建映射关系 sympy.Function() importsympyas...
(a0, a1, a2, a3, a4) >>> g,h = var('g h')# 也可以用var >>> x = var('x', positive=True)#可以设定条件(正数) >>> abs(-x) >>> k, m, n = symbols('k m n', integer=True) #整数 >>> a, b = symbols(’a b’, real=True) #实数 >>> f, g, h = symbols('f...
(a0, a1, a2, a3, a4) >>> g,h = var('g h')# 也可以用var >>> x = var('x', positive=True)#可以设定条件(正数) >>> abs(-x) >>> k, m, n = symbols('k m n', integer=True) #整数 >>> a, b = symbols(’a b’, real=True) #实数 >>> f, g, h = symbols('f...
直接定义符号时添加参数最常用,比如定义实数变量用x= symbols(’x’, real=True),定义正整数变量用n= symbols(’n’, integer=True, positive=True)。这种方法适合基础限制,能自动过滤不符合条件的解。 假设系统是更强大的工具,支持组合条件约束。比如用withassumptions上下文管理器临时修改假设条件,或者用refine(Q....
import sympy as sp from sympy import * import numpy as np x,y=sp.symbols('x,y', real=True) J = Function('J')(x,y) f1=-y f2=x - 3*y*(1-x**2) f1x=diff(f1,x) f1y=diff(f1,y) f2x=diff(f2,x) f2y=diff(f2,y) J=np.array([[f1x,f1y],[f2x,f2y]]) J1=J(0...
其他还有positive(正数)、real(实数)、complex(复数)等。 预定义的变量 sympy.abc模块中预定义了一些常用符号a-z、A-Z、alpha-omega(希腊字母),可以直接引用。 fromsympy.abcimportx# 省去了x = sp.symbols('x')这一步。y = x ** 2 + 1print(y)———x**2 + 1 创建映射关系 sympy.Fu...