Python 中的Sympy详细使用

2021-08-06 15:18:34 作者：Cheney－渣渣杰

这篇文章主要介绍了Python 中的Sympy详细使用,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

遇到复杂计算找python绝对不让你失望，sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题。虽然Matlab的类似科学计算能力也很强大，但是Python以其语法简单、易上手、异常丰富的三方库生态，个人认为可以更优雅地解决日常遇到的各种计算问题。安装在本博客就不细讲了！

1、表达式与表达式求值：

#--------多项式求解-------- #定义变量 x=sympy.Symbol('x') fx=5*x+4 #使用evalf函数传值 y1=fx.evalf(subs={x:6}) print(y1) #多元表达式 x=sympy.Symbol('x') y=sympy.Symbol('y') fx=x*x+y*y result=fx.evalf(subs={x:3,y:4}) print(result)

2、函数方程求解：

#解方程有限解 #定义变量 x=sympy.Symbol('x') y=sympy.Symbol('y') fx=x*3+9 #可求解直接给出解向量 print(sympy.solve(fx,x)) print(result)

上面的求法有点烂，难的就罢工不干了，我丢，还是喜欢scipy，如下： http://liao.cpython.org/scipy18/ scipy 还能解决很多数值计算，包括多重积分。

from scipy import integrate def f(x): return x + 1 v, err = integrate.quad(f, 1, 2)# err为误差 print （v）

以下计算多重积分：

#求多重积分，先求里面的积分，再求外面的 x,t=sympy.symbols('x t') f1=2*t f2=sympy.integrate(f1,(t,0,x)) result=sympy.integrate(f2,(x,0,3)) print(result)

7、求不定积分

#求不定积分其实和定积分区别不大 x=sympy.Symbol('x') f=(sympy.E**x+2*x) f_=sympy.integrate(f,x) print(f_)

8、数学符合补充：

#数学符合 #虚数单位i sympy.I #自然对数低e sympy.E sympy.oo sympy.pi #求n次方根 sympy.root(8,3) sympy.log(1024,2) sympy.factorial(4) #三角函数 sympy.sin(sympy.pi) sympy.tan(sympy.pi/4) sympy.cos(sympy.pi/2)

9、公式展开与折叠

x=sympy.Symbol('x') #公式展开用expand方法 f=(1+2*x)*x**2 ff=sympy.expand(f) print(ff) #公式折叠用factor方法 f=x**2+1+2*x ff=sympy.factor(f) print(ff)

10、公式分离与合并（分数的分离与合并）

x=sympy.Symbol('x') y=sympy.Symbol('y') #公式展开用apart方法,和expand区别不是很大，常用于分数进行分离 f=(x+2)/(x+1) ff=sympy.apart(f) print(ff) #公式折叠用tegother方法 f=(1/x+1/y) ff=sympy.together(f) print(ff)

11、表达式简化

#simplify( )普通的化简 simplify((x**3 + x**2 - x - 1)/(x**2 + 2*x + 1)) #trigsimp( )三角化简 trigsimp(sin(x)/cos(x)) #powsimp( )指数化简 powsimp(x**a*x**b)

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