Python+SymPy實(shí)現(xiàn)秒解微積分詳解
之前我們分享過很多有用有趣的Python庫,今天繼續(xù)介紹一個:
SymPy 是一個Python庫,專注于符號數(shù)學(xué),它的目標(biāo)是成為一個全功能的計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng),同時(shí)保持代碼簡潔、易于理解和擴(kuò)展。
舉一個簡單的例子,比如說展開二次方程:
from?sympy?import?* x = Symbol('x') y = Symbol('y') d = ((x+y)**2).expand() print(d) # 結(jié)果:x**2 + 2*x*y + y**2
你可以隨便輸入表達(dá)式,即便是十次方,它都能輕易的展開,非常方便:
from?sympy?import?* x = Symbol('x') y = Symbol('y') d = ((x+y)**10).expand() print(d) # 結(jié)果:x**10 + 10*x**9*y + 45*x**8*y**2 + 120*x**7*y**3 + 210*x**6*y**4 + 252*x**5*y**5 + 210*x**4*y**6 + 120*x**3*y**7 + 45*x**2*y**8 + 10*x*y**9 + y**10
下面就來講講這個模塊的具體使用方法和例子。
1.準(zhǔn)備
請選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴:
1. Windows 環(huán)境 打開 Cmd (開始-運(yùn)行-CMD)。
2. MacOS 環(huán)境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.
pip?install?Sympy
2.基本使用
簡化表達(dá)式(化簡)
sympy支持三種化簡方式,分別是普通化簡、三角化簡、指數(shù)化簡。
普通化簡 simplify( ):
from?sympy?import?* x = Symbol('x') d = simplify((x**3?+ x**2?- x -?1)/(x**2?+?2*x +?1)) print(d) # 結(jié)果:x - 1
三角化簡 trigsimp( ):
from?sympy?import?* x = Symbol('x') d = trigsimp(sin(x)/cos(x)) print(d) # 結(jié)果:tan(x)
指數(shù)化簡 powsimp( ):
from?sympy?import?* x = Symbol('x') a = Symbol('a') b = Symbol('b') d = powsimp(x**a*x**b) print(d) # 結(jié)果:x**(a + b)
解方程 solve()
第一個參數(shù)為要解的方程,要求右端等于0,第二個參數(shù)為要解的未知數(shù)。
如一元一次方程:
from?sympy?import?* x = Symbol('x') d = solve(x *?3?-?6, x) print(d) # 結(jié)果:[2]
二元一次方程:
from?sympy?import?* x = Symbol('x') y = Symbol('y') d = solve([2?* x - y -?3,?3?* x + y -?7],[x, y]) print(d) # 結(jié)果:{x: 2, y: 1}
求極限 limit()
dir=’+’表示求解右極限,dir=’-‘表示求解左極限:
from?sympy?import?* x = Symbol('x') d = limit(1/x,x,oo,dir='+') print(d) # 結(jié)果:0 d = limit(1/x,x,oo,dir='-') print(d) # 結(jié)果:0
求積分 integrate( )
先試試求解不定積分:
from?sympy?import?* x = Symbol('x') d = integrate(sin(x),x) print(d) # 結(jié)果:-cos(x)
再試試定積分:
from?sympy?import?* x = Symbol('x') d = integrate(sin(x),(x,0,pi/2)) print(d) # 結(jié)果:1
求導(dǎo) diff()
使用 diff 函數(shù)可以對方程進(jìn)行求導(dǎo):
from?sympy?import?* x = Symbol('x') d = diff(x**3,x) print(d) # 結(jié)果:3*x**2 d = diff(x**3,x,2) print(d) # 結(jié)果:6*x
解微分方程 dsolve( )
以 y′=2xy 為例:
from?sympy?import?* x = Symbol('x') f = Function('f') d = dsolve(diff(f(x),x) -?2*f(x)*x,f(x)) print(d) # 結(jié)果:Eq(f(x), C1*exp(x**2))
3.實(shí)戰(zhàn)一下
今天群里有同學(xué)問了這個問題,“大佬們,我想問問,如果這個積分用Python應(yīng)該怎么寫呢,謝謝大家”:
# Python 實(shí)用寶典 from?sympy?import?* x = Symbol('x') y = Symbol('y') d = integrate(x-y, (y,?0,?1)) print(d) # 結(jié)果:x - 1/2
為了計(jì)算這個結(jié)果,integrate的第一個參數(shù)是公式,第二個參數(shù)是積分變量及積分范圍下標(biāo)和上標(biāo)。
運(yùn)行后得到的結(jié)果便是 x - 1/2 與預(yù)期一致。
如果大家也有求解微積分、復(fù)雜方程的需要,可以試試sympy,它幾乎是完美的存在。
到此這篇關(guān)于Python+SymPy實(shí)現(xiàn)秒解微積分詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python SymPy微積分內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
Python 實(shí)現(xiàn)敏感目錄掃描的示例代碼
這篇文章主要介紹了Python 實(shí)現(xiàn)敏感目錄掃描的示例代碼,本文通過實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-05-05Python利用柯里化實(shí)現(xiàn)提高代碼質(zhì)量
柯里化(Currying)是函數(shù)式編程中的一個重要概念,它可以將一個多參數(shù)函數(shù)轉(zhuǎn)化為一系列單參數(shù)函數(shù)的組合,本文將詳細(xì)解釋什么是柯里化,如何在Python中實(shí)現(xiàn)柯里化,感興趣的可以了解下2024-01-01Python實(shí)現(xiàn)PS濾鏡中馬賽克效果示例
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)PS濾鏡中馬賽克效果,涉及Python基于skimage庫的圖形馬賽克效果相關(guān)實(shí)現(xiàn)技巧,需要的朋友可以參考下2018-01-01python Django框架實(shí)現(xiàn)web端分頁呈現(xiàn)數(shù)據(jù)
這篇文章主要介紹了python Django框架實(shí)現(xiàn)web端分頁呈現(xiàn)數(shù)據(jù),文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-10-10詳解用Python調(diào)用百度地圖正/逆地理編碼API
這篇文章主要介紹了詳解用Python調(diào)用百度地圖正/逆地理編碼API,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-07-07Python Opencv使用ann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手寫數(shù)字功能
這篇文章主要介紹了opencv(python)使用ann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手寫數(shù)字,由于這里主要研究knn算法,為了圖簡單,直接使用Keras的mnist手寫數(shù)字解析模塊,本文通過實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2022-07-07