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Python SymPy求极值

SymPy是Python符号计算库。其目标是成为一个功能齐全的计算机代数系统,代码保持简洁,易于理解和扩展。Python是完全由Python编写的,不依赖外部库。

1、求极限、求导、求偏导以及带值求导

import sympy#求极限#设置符号变量Symbol只能创建一个变量 symbols 可一次定义多个变量x1,x2,x3,x4=sympy.symbols('x1,x2,x3,x4')#创建函数建立方程式def F(t):    return sympy.sin(t)/tdef N(t):    return (x1**3+3*x1**2+1)/(4*x1**3+2*+3)#调用limit求极限limF=sympy.limit(F(x1),x1,0)limN=sympy.limit(N(x1),x1,sympy.oo)print("x1趋于0的极限为{}".format(limF))print("x1趋于0的极限为{}".format(limN))#求导#创建求导函数def S(t):    return sympy.sec(t) #正割def S1(x):    return 2*x**4+2#调用diff函数求导s=sympy.diff(S(x1),x1).subs(x1,1) #subs 带值求导print('S在1处的导数为{}'.format(s))#求多阶导数 2阶s1=sympy.diff(S1(x1),x1,2)#带值计算print("S1的二阶导数{}   带入值2计算为{}".format(s1,s1.subs(x1,2)))#建立求偏导函数def PD(x,y,z):    return sympy.sin(x+pow(y,2)-sympy.exp(z))#对x求偏导x=sympy.diff(PD(x1,x2,x3),x1)# print(x.subs(x1,2))#对y求偏导y=sympy.diff(PD(x1,x2,x3),x2)#对z求偏导z=sympy.diff(PD(x1,x2,x3),x3,2)print("x的偏导为{}ny的偏导为{}nz的二次偏导为{}".format(x,y,z))片

2、建立极限表达式

不求其极限,只需要表达式。也就是说是一个未计算(评估)的极限,是一个极限表达式。

from sympy import Limit, sin, Symbolfrom sympy.abc import xLimit(sin(x)/x, x, 0) # 这是一个极限表达式,不执行计算Limit(1/x, x, 0, dir='-') # 这也是一个极限表达式,不执行计算

以上就是Python SymPy求极值的用法,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:

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