如何用Python對數(shù)學函數(shù)進行求值、求偏導
更新時間：2023年05月31日 10:28:16 投稿：jingxian
這篇文章主要介紹了如何用Python對數(shù)學函數(shù)進行求值、求偏導問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
用Python對數(shù)學函數(shù)進行求值、求偏導
from sympy import *
# x = Symbol("x")
# y = diff(x**3+x, x)
# print(y)
# result = y.subs('x', 1)
# print(result)
x, y = symbols('x, y')
z = x**2+y**2+x*y+2
print(z)
result = z.subs({x: 1, y: 2}) # 用數(shù)值分別對x、y進行替換
print(result)
dx = diff(z, x) # 對x求偏導
print(dx)
result = dx.subs({x: 1, y: 2})
print(result)
dy = diff(z, y) # 對y求偏導
print(dy)
result = dy.subs({x: 1, y: 2})
print(result)
# subs函數(shù)可以將算式中的符號進行替換，它有3種調(diào)用方式：
# expression.subs(x, y) : 將算式中的x替換成y
# expression.subs({x:y,u:v}) : 使用字典進行多次替換
# expression.subs([(x,y),(u,v)]) : 使用列表進行多次替換Python對函數(shù)求偏導數(shù)
求偏導數(shù)partial derivative
利用Sympy庫
SymPy是一個符號計算的Python庫。它的目標是成為一個全功能的計算機代數(shù)系統(tǒng)，同時保持代碼簡潔、易于理解和擴展。它完全由Python寫成，不依賴于外部庫。
SymPy支持符號計算、高精度計算、模式匹配、繪圖、解方程、微積分、組合數(shù)學、離散數(shù)學、幾何學、概率與統(tǒng)計、物理學等方面的功能。
程序代碼
>>> from sympy import symbols, diff
>>> x, y = symbols('x y', real=True)
>>> diff( x**2 + y**3, y)
3*y**2
>>> diff( x**2 + y**3, y).subs({x:3, y:1})
3先將所求變量（x，y）符號化。
否則會提示為定義錯誤：NameError: name 'y' is not defined。
之后利用diff函數(shù)求對應函數(shù)偏導數(shù)。
求出偏導數(shù)之后，若想求具體的值，可利用subs屬性進行變量的替換，便可自動求出對應值。
參考鏈接：
https://docs.sympy.org/latest/index.html
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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