简介 SymPy是一个符号计算的Python库.它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统,同时保持代码简 洁.易于理解和扩展.它完全由Python写成,不依赖于外部库.SymPy支持符号计算.高精度计算.模式匹配.绘图.解方程.微积分.组合数学.离散 数学.几何学.概率与统计.物理学等方面的功能.(来自维基百科的描述) 更多内容请查看本人个人博客:https://huiyang865.github.io/2016/08/27/sympy/ Sympy安装方法 安装命令:pip install s

<本文来自公众号“大邓带你玩python”,转载> import math math.sqrt(8) 2.8284271247461903 我们看看Python中结果 math.sqrt(8).math.sqrt(8) 8.000000000000002 本以为会得到8.0,但没想到得到8.000000000000002. 一.为什么会这样? 如果我们平常计算的任务常常有类似于上面的例子这样的表达式,那么直接用python计算其结果只是真实值的逼近.如果这样的计算很大很多,误差会逐渐积累,这是

SymPy库常用函数 简介 本文抄于https://www.cnblogs.com/baby123/p/6296629.html SymPy是一个符号计算的Python库.它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统,同时保持代码简 洁.易于理解和扩展.它完全由Python写成,不依赖于外部库.SymPy支持符号计算.高精度计算.模式匹配.绘图.解方程.微积分.组合数学.离散 数学.几何学.概率与统计.物理学等方面的功能.(来自维基百科的描述) 更多内容请查看本人个人博客:https://huiya

目录 目录 前言 (一)求解多元一次方程-solve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (二)解线性方程组-linsolve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (三)解非线性方程组-nonlinsolve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (四)求解微分方程-dsolve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: 目录 前言 sympy不仅在符号运算方面强大,在解方程方面也是很强大. 本章节学习对应官网的:Solvers 官方教程 https://docs.sympy.o

简单介绍下python的几个自动求导工具,tangent.autograd.sympy: 在各种机器学习.深度学习框架中都包含了自动微分,微分主要有这么四种:手动微分法.数值微分法.符号微分法.自动微分法,这里分别简单走马观花(hello world式)的介绍下下面几种微分框架: sympy 强大的科学计算库,使用的是符号微分,通过生成符号表达式进行求导:求得的导数不一定为最简的,当函数较为复杂时所生成的表达式树异常复杂: autograd自动微分先将符号微分用于基本的算子,带入数值并保存中间结

https://www.cnblogs.com/zgyc/p/6277562.html SymPy完全是用Python写的,并不需要外部的库 原理: 单纯用语言内置的运算与变量解决的是,由值求结果.如: print(x+y) #会报错 上式中的x与y在这条语句执行前你肯定得赋值的,否则就会出错. 而符号计算不同,你可以在之前将其设为符号. x = Symbol('x') y = Symbol('y') print(x+y) 上述代码是可以的.因为Sympy库将x与y转换成了符号(概念上). 经过

SymPy基础应用 .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .tab

前言 MATLAB一向是理工科学生的必备神器,但随着中美贸易冲突的一再升级,禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶.也许我们都应当考虑更多的途径,来辅助我们的学习和研究工作. 虽然PYTHON和众多模块也属于美国技术的范围,但开源软件的自由度毕竟不是商业软件可比拟的. 本文是一篇入门性文章,以麻省理工学院(MIT) 18.06版本线性代数课程为例,按照学习顺序介绍PYTHON在代数运算中的基本应用. 介绍PYTHON代数计算的文章非常多,但通常都是按照模块作为划分顺序,在实际应用中仍然有较多

(内容需要,本讲中再次使用了大量在线公式,如果因为转帖网站不支持公式无法显示的情况,欢迎访问原始博客.) <从零开始PYTHON3>第十一讲 第二讲的时候,我们通过Python的交互模式来入门Python基本知识.当时把Python当成了一个计算器使用.随后从第三讲开始,一直到第十讲,我们进入了编程的方式,并且不断的深入,到第九讲,我们已经完成了Python基本语言.语法部分的学习. 每一讲都有大量的编程练习,估计大家也累了,这一讲休息一下,我们回到把Python当做计算器的状态.当然内容还是

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

SymPy-符号运算好帮手 SymPy是Python的数学符号计算库,用它可以进行数学公式的符号推导.为了调用方便,下面所有的实例程序都假设事先从sympy库导入了所有内容: >>> from sympy import * 4.1 封面上的经典公式 本书的封面上的公式: 叫做欧拉恒等式,其中e是自然指数的底,i是虚数单位,  是圆周率.此公式被誉为数学最奇妙的公式,它将5个基本数学常数用加法.乘法和幂运算联系起来.下面用SymPy验证一下这个公式. 载入的符号中,E表示自然指数的底,I表

<用 Python 学微积分>原文见参考资料 1. 13.大 O 记法 比较两个函数时,我们会想知道,随着输入值 x 的增长或减小,两个函数的输出值增长或减小的速度究竟谁快谁慢.通过绘制函数图,我们可以获得一些客观的感受. 比较 x!.ex.x3 和 log(x) 的变化趋势. import numpy as np import sympy import matplotlib.pyplot as plt x = range(1,7) factorial = [np.math.factorial

代码生成codegen 该模块提供了从SymPy表达式生成直接可编译代码的功能.该codegen功能是SymPy中代码生成功能的用户界面.下面为可能希望直接使用框架的高级用户提供了一些实现细节. 注意 该codegen调用是不是自动在sympy命名空间,必须首先执行才能使用 Run code block in SymPy Live >>> from sympy.utilities.codegen import codegen 实现细则Implementation Details 介绍了内

技术背景 在前面几篇跟SETTLE约束算法相关的文章(1, 2, 3)中,都涉及到了大量的向量旋转的问题--通过一个旋转矩阵,给定三个空间上的欧拉角\(\alpha, \beta, \gamma\),将指定的向量绕对应轴进行旋转操作.而本文主要就阐述这些旋转操作中,有可能面临到的一个重要问题--万向节死锁问题(Gimbal Lock). 一般大家觉得用图像化的方式来展示问题会显得更加的直观,但是这里我们准备直接用公式来陈述一下这个问题,也许会更直接.首先我们知道几个熟悉的旋转矩阵: \[R_Y(

不知道经常需要做科学计算的朋友们有没有这样的好奇:在 Linux 系统下使用什么工具呢?说到科学计算,首先想到的肯定是 Matlab,如果再说到符号计算,那就非 Mathematica 不可了.可惜,以上两款软件都是商业软件.虽然破解版满天飞,但是这不符合开源世界的逻辑.在 Linux 系统下,也有非常不错的科学计算工具,包括符号计算的也有.下面我就来隆重向大家推荐几款. Octave 这款软件是 GNU 出品,在 GNU 的在线文档网站上可以下载到它的完整的帮助文档,我喜欢 pdf 版,可以一

rand() --- 随机数 求随机数 a-b     arc4random()%(b-a+1)+a abs() labs() ---- 整数绝对值 fabs()  fabsf()  fabsl() ----浮点数绝对值 floor() / floorf() / floorl() ----向下取整,即取不大于x的最大整数(与数学中常说的“四舍五入”不同,下取整是直接去掉小数部分),floor(3.6) = 3 ceil() / ceilf() / ceill() ----向上取整,求最小的整数但

本系列分为两篇: 1.[转]windows和linux中搭建python集成开发环境IDE 2.[转]linux和windows下安装python集成开发环境及其python包 3.windows和linux中搭建python集成开发环境IDE——如何设置多个python环境 Install Python packages on Ubuntu 14.04 from chris' sandbox In this post I will document my setup of Python 2.7

一.安装ipython 下载ipython, https://pypi.python.org/packages/source/i/ipython/ipython-2.2.0.tar.gz#md5=b91d3724f655a8e16d022772f696cfd5 cd /app/softwares/ipython tar -zxvf ipython-2.2.0.tar.gz cd ipython-2.2.0 python2.7 setup.py install ln -s /usr/local/p

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

https://technet.microsoft.com/zh-cn/learning/bb531344.aspx   当你升级到 Visual C++ 编译器的新版本后,可能会在之前编译并正常运行的代码中遇到编译和/或运行时错误. 新版本中会引起这类问题的更改称为重大更改,通常,修改 C++ 语言标准.函数签名或内存中的对象布局时需要进行这种更改. 若要避免难以检测和诊断的运行时错误,我们建议你永远不静态链接到使用不同编译器版本编译的二进制文件. 此外,当你升级 EXE 或 DLL 项目时,