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使用python的sympy解符号方程组后,如何将结果带入之后的符号表达式

python的符号计算库sympy和matlab的符号计算工具箱哪个更强 python很不错,能满足绝大方面的需求,比如数据预处理,格式转换等等.对于这些计算资源要求不是很高的地方可以用纯python来做.如果遇到纯 python处理起来比较吃力的,可以混合c来加快效率,基于c的python库也有很多. 作为脚本语言,python快速开发的优点其他答案都说了. python适合做数据挖掘的另一个原因是社区现在比较成熟,mloss上面发布的python程序越来越多.最著名的就是scikit.learn了吧,几乎涵盖了机器学习中常用的算法

------解决方案--------------------------------------------------------Python code 如果你用的是wxPython, 1、获取值wx.TextCtrl.GetValue; 2、解析字符串,这个方法我记得数据结构的书上有,找找看.------解决方案--------------------------------------------------------eval很方便,但用它之前要检查用户输入的是算术表达式,而不是恶意代码.另外,具体到这个程序,还需要检查用户的输入确实是用给定的4个数字组成的.否则用户只要输入24就行了.

不用

I就是虚数i,sympy默认给的解都是复数解.比如solve(y**4-1,y)一般人来计算只会给 1 和 -1但是sympy 会从整个复数域求解,结果如下:[-1, 1, -I, I]

有可能是因为sin(x)计算出的浮点数值数位溢出导致asin()计算异常.

右键选 show math as→mathML Code 全选复制,在word中右键以文本形式粘贴

如果是单变量函数,做起来很简单,直接用inline就可以了;如果是多变量函数,相对要麻烦一些,请你给个具体的例子,我再帮你做.否则我自己费时间构造半天的例子,很可能和你的需求不符.

Python的符号计算库sympy和Matlab的符号计算工具箱哪个更强Python很不错,能满足绝大方面的需求,比如数据预处理,格式转换等等.对于这些计算资源要求不是很高的地方可以用纯Python来做.如果遇到纯 Python处理起来比较吃力的,可以混合c来加快效率,基于c的Python库也有很多. 作为脚本语言,Python快速开发的优点其他答案都说了. Python适合做数据挖掘的另一个原因是社区现在比较成熟,mloss上面发布的Python程序越来越多.最著名的就是scikit.learn了吧,几乎涵盖了机器学习中常用的算法

from sympy import DiracDelta即导入了狄拉克函数,可以送入一个变量求解,如:DiracDelta(2)输出0.

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# File name: test2# Project name: equation""".. moduleauthor::.. Module.. name test2 of procjet equation""" from sympy import * def _checkNumerical(inputvalue, description='inputvalue'): """ :

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