Python 符号运算

最新推荐文章于 2025-03-07 10:26:49 发布
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分类专栏： 编程语言 数理方法 文章标签： matlab
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本文探讨了Python在符号计算领域的应用，通过sympy库进行符号运算，并介绍了如何使用Python进行科学计算，包括解决偏微分方程的方法。

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  #coding:utf-8 ''' 数据类型 ''' import sympy sympy.init_printing() from sympy import I, pi, oo # 整数符号 i = sympy.Integer(19) print('type of i:',type(i),',i is real:',i.is_real,',i is integer:',i.is_Int...
python中的符号运算
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python 运算符
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01-04 2640
赋值运算符包括：=、+=、-=、/=、%=、**=、//=，其优先级低于算术运算符。通常用于字符串、列表、元组等，用于判定是否在内部，返回True或False。比较运算符包括：> 、 >= 、 < 、<= 、!and的结果不是Ture或False而是and的左侧或右侧。相同位置 全为1 结果就是1 有一个为0 结果就是0。or的结果不是True和False 而是左侧或右侧。相同位置全为0 结果就是0 有一个为1 则结果为1。比较运算符结果为True或False。相同位置 相同为0 不同为1。
Sympy，Python中的符号计算库！
qq_61277154的博客
05-27 426
通过使用Sympy，用户可以进行符号计算、代数运算、微积分、解方程和线性代数等操作，从而推动数学和科学领域的研究和应用发展。它提供了符号计算的核心功能，包括符号表达式的创建、代数运算、微积分、解方程、线性代数等。本文好学编程将介绍Sympy库的特点、功能和使用方法，以及它在数学、科学和工程领域的应用。代数运算：Sympy支持基本的代数运算，如加法、减法、乘法和除法，以及指数、对数、三角函数等。线性代数：Sympy提供了线性代数模块，可以进行矩阵运算、线性方程组的求解、特征值和特征向量的计算等。
python实现matlab_用matlab和python实现符号运算
weixin_42306480的博客
02-20 1023
前言在matlab中可以使用syms定义符号变量，方便数学公式推导；在python中也有类似的功能，SymPy是Python强大的数学符号计算库。在下面的例子中，我们定义函数 MATLAB符号变量>> syms x y; % 定义符号变量>> f = x^2 + 2*y;>> ff =x^2 + 2*y分别对x 和y 求导>> diff(f, x)...
基于Python的sympy符号运算库设计源码
02-16
sympy作为Python的一个符号运算库，它的出现无疑为解决复杂数学问题提供了一个强有力的工具。sympy的设计旨在提供一个全面的计算机代数系统，这不仅包括传统的数学运算，如微积分、概率统计、逻辑运算等，也涉及了...
Python符号计算——sympy
liujingwei8610的专栏
05-29 1000
符号计算主要是利用计算机自动进行分析计算，使分析计算比实际手工做得更深入。符号计算对于检查和调试手工完成的分析计算是一个很好的工具，但更重要的是，它能够执行用其他方法无法执行的分析。在科学Python环境中，符号计算的主要模块是sympy(符号Python)，为广泛的分析和符号问题提供了工具。 ...
python符号运算_用Python做科学计算-SymPy符号运算
weixin_39747807的博客
12-01 164
安装sympy库~$ sudo pip install sympy例子>>> from __future__ import division>>> from sympy import *>>> x, y, z = symbols('x,y,z')>>> k, m, n = symbols('k,m,n', integer=Tr...
python sympy 符号运算库 文档
05-09
python sympy 符号运算库 文档
python符号计算_python之运算符号
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python：符号计算-sympy
碧海蓝天
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引入 什么是符号计算(Symbolic computation) 就是对数学表达式进行解析计算，而不是近似计算。可以简单分为两类： 不包含符号的表达式 包含符号的表达式 sympy python中可用sympy库进行符号计算。优点：开源，轻量级。可以做的事情：算数运算，微分，积分，矩阵运算等等。 下面总结常用的应用实例。 小例子 In [14]: import sympy as sym In...
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Python符号计算初步
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05-18 1232
基于计算机的科学计算有两种思路，一是将一切数值化，将所有已知的运算规律封装成函数，特定问题，返回特定的数值结果；二是将一切推理化，将各种数学问题，用符号系统来完成推导，此即符号计算。Python中，sympy是最基础的符号计算库。
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qq_43071209的博客
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加：+ 减：- 乘：* 除：/ 整除：// 幂运算：**
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sympy —— Python 符号运算
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### Python 中用于符号运算的主要库 #### SymPy 库简介 SymPy 是一个用于符号数学计算的 Python 库，能够执行各种代数操作并提供精确的结果而不是数值近似[^1]。 ```python from sympy import symbols, diff, exp x, y, z = symbols('x y z') expression = exp(x * y * z) derivative_expression = diff(expression, x) print(derivative_expression) # 输出: y*z*exp(x*y*z) ``` 这段代码展示了如何定义符号变量以及求解指数函数关于 `x` 的导数。通过这种方式可以获得完全解析形式的结果而非数值估计，从而避免了由于大量重复浮点运算带来的累积误差问题[^3]。 #### 基础符号创建与基本算术 为了进行符号运算，首先要引入必要的模块并将涉及的字母声明成符号对象： ```python import sympy as sp a, b = sp.symbols('a b') # 创建两个符号 a 和 b result_addition = a + b # 加法 result_multiplication = a * b # 乘法 ``` 这里说明了怎样利用 `sp.symbols()` 函数来初始化多个符号，并进行了简单的加减乘除四则运算。 #### 表达式的简化和展开 除了基础的操作外，还可以对复杂的表达式应用化简规则或是将其按照特定模式展开： ```python expr_complex = (a+b)**2 simplified_expr = expr_complex.expand() factorized_expr = simplified_expr.factor() print(f"Expanded expression is {simplified_expr}") print(f"Factorized back to original form gives us {factorized_expr}") ``` 上述例子中先是对二项平方做了展开再尝试因式分解返回初始状态，这有助于理解不同变换之间的关系[^2]。
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