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Python數(shù)據(jù)處理之Sympy如何實現(xiàn)解方程-創(chuàng)新互聯(lián)

小編給大家分享一下Python數(shù)據(jù)處理之Sympy如何實現(xiàn)解方程,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!

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官方教程

https://docs.sympy.org/latest/tutorial/solvers.html

(一)求解多元一次方程-solve()

1.說明:

解多元一次方程可以使用solve(),在sympy里,等式是用Eq()來表示,

例如:2x=42x=4 表示為:Eq(x*2, 4)

2.源代碼:

"""
 解下列二元一次方程
 2x-y=3
 3x+y=7
"""
# 導(dǎo)入模塊
from sympy import *
# 將變量符號化
x = Symbol('x')
y = Symbol('y')
z = Symbol('z')
# 解一元一次方程
expr1 = x*2-4
r1 = solve(expr1, x)
r1_eq = solve(Eq(x*2, 4), x)
print("r1:", r1)
print("r1_eq:", r1_eq)
# 解二元一次方程
expr2 = [2*x-y-3, 3*x+y-7]
r2 = solve(expr2, [x, y])
print("r1:", r2)
# 解三元一次方程
f1 = x+y+z-2
f2 = 2*x-y+z+1
f3 = x+2*y+2*z-3
r3 = solve([f1, f2, f3], [x, y, z])
print("r3:", r3)

3.輸出:

Python數(shù)據(jù)處理之Sympy如何實現(xiàn)解方程

(二)解線性方程組-linsolve()

1.說明:

在sympy中,解線性方程組有三種形式:

默認(rèn)等式為0的形式:linsolve(eq, [x, y, z])

矩陣形式:linsolve(eq, [x, y, z])

增廣矩陣形式:linsolve(A,b, x, y, z)

2.源代碼:

"""
  x+y+z-2=0
  2x-y+z+1=0
  x+2y+2z-3=0
"""
from sympy import *
x, y, z = symbols("x y z")
# 默認(rèn)等式為0的形式
print("======默認(rèn)等式為0的形式 =======")
eq = [x+y+z-2, 2*x-y+z+1, x+2*y+2*z-3]
result = linsolve(eq, [x, y, z])
print(result)
print(latex(result))
# 矩陣形式
print("======矩陣形式 =======")
eq = Matrix(([1, 1, 1, 2], [2, -1, 1, -1], [1, 2, 2, 3]))
result = linsolve(eq, [x, y, z])
print(result)
print(latex(result))
# 增廣矩陣形式
print("======增廣矩陣形式 =======")
A = Matrix([[1, 1, 1], [2, -1, 1], [1, 2, 2]])
b = Matrix([[2], [-1], [3]])
system = A, b
result = linsolve(system, x, y, z)
print(result)
print(latex(result))

3.輸出:

Python數(shù)據(jù)處理之Sympy如何實現(xiàn)解方程

(三)解非線性方程組-nonlinsolve()

1.說明:

nonlinsolve()用于求解非線性方程組,例如二次方,三角函數(shù),,,等方程

2.源代碼:

"""
  x**2+y**2-2=0
  x**3+y**3=0
"""
import sympy as sy
x, y = sy.symbols("x y")
eq = [x**2+y**3-2, x**3+y**3]
result = sy.nonlinsolve(eq, [x, y])
print(result)
print(sy.latex(result))

3.輸出:

Python數(shù)據(jù)處理之Sympy如何實現(xiàn)解方程

Python數(shù)據(jù)處理之Sympy如何實現(xiàn)解方程

(四)求解微分方程-dsolve()

1.說明:

求解微分方程使用dsolve(),注意:

f = symbols('f', cls=Function)的作用是聲明f()是一個函數(shù)。

2.源代碼:

from sympy import *
# 初始化
x = symbols('x')
f = symbols('f', cls=Function)
# 表達(dá)式
expr1 = Eq(f(x).diff(x, x) - 2*f(x).diff(x) + f(x), sin(x))
# 求解微分方程
r1 = dsolve(expr1, f(x))
print(r1)
print("原式:", latex(expr1))
print("求解后:", latex(r1))

3.輸出:

原式:

f(x)?2ddxf(x)+d2dx2f(x)=sin(x)
f(x)?2ddxf(x)+d2dx2f(x)=sin?(x)

解微分后:

f(x)=(C1+C2x)ex+cos(x)2
f(x)=(C1+C2x)ex+cos?(x)2

Python數(shù)據(jù)處理之Sympy如何實現(xiàn)解方程

以上是“Python數(shù)據(jù)處理之Sympy如何實現(xiàn)解方程”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識,歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道!


文章題目:Python數(shù)據(jù)處理之Sympy如何實現(xiàn)解方程-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁地址:http://weahome.cn/article/dscdoh.html

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