文章目录
- 前言
- 一、符号声明
- 二、代数运算
- 三、求解方程和方程组
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- 1 求解一元方程
- 2 求解方程组
- 四、微积分(求导(包括偏导)求积分等)
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- 1 求导(偏导)
- 2 求不定积分与定积分
- 五、解微分方程与微分方程组
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- 1 解微分方程
- 2 解微分方程组
- 下面我们玩个有意思的,机器学习中的损失函数
- 总结
前言
SymPy 是一个用 Python 编写的符号数学库,用于进行符号数学计算。可以进行符号化函数的创建,求导,解方程,微积分,微分方程等操作。
【注】:使用这个符号化库,最好使用jupyter演示效果最佳,打印出来的效果并不好,所以更加建议使用jupyter。
一、符号声明
创建数学上的符号,第一步就是要进行符号声明:
from sympy import symbols
x, y, z = symbols('x y z')
z
输出:
二、代数运算
进行函数的创建、表达式的展开、因式分解等
x, y, z = symbols('x y z')
f = (x+y+z)**2
f
输出:
g = x**2 + y**2 + z**2 + 2*x*y + 2*x*z + 2*y*z
g
输出:
f_ = f.expand() # 展开表达