铁雪资源网 Design By www.gsvan.com

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.org/latest/tutorial/solvers.html

(一)求解多元一次方程-solve()

1.说明:

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

例如:2x=42x=4 表示为:Eq(x*2, 4)

2.源代码:

"""
 解下列二元一次方程
 2x-y=3
 3x+y=7
"""
# 导入模块
from sympy import *
# 将变量符号化
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.输出:

Python数据处理篇之Sympy系列(五)---解方程

(二)解线性方程组-linsolve()

1.说明:

在sympy中,解线性方程组有三种形式:

默认等式为0的形式:linsolve(eq, [x, y, z])

矩阵形式:linsolve(eq, [x, y, z])

增广矩阵形式:linsolve(A,b, x, y, z)

2.源代码:

"""
  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")
# 默认等式为0的形式
print("======默认等式为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))
# 矩阵形式
print("======矩阵形式 =======")
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))
# 增广矩阵形式
print("======增广矩阵形式 =======")
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.输出:

Python数据处理篇之Sympy系列(五)---解方程

(三)解非线性方程组-nonlinsolve()

1.说明:

nonlinsolve()用于求解非线性方程组,例如二次方,三角函数,,,等方程

2.源代码:

"""
  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.输出:

Python数据处理篇之Sympy系列(五)---解方程

Python数据处理篇之Sympy系列(五)---解方程

(四)求解微分方程-dsolve()

1.说明:

求解微分方程使用dsolve(),注意:

f = symbols('f', cls=Function)的作用是声明f()是一个函数。

2.源代码:

from sympy import *
# 初始化
x = symbols('x')
f = symbols('f', cls=Function)
# 表达式
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.输出:

原式:

f(x)"htmlcode">
f(x)=(C1+C2x)ex+cos(x)2
f(x)=(C1+C2x)ex+cos"text-align: center">Python数据处理篇之Sympy系列(五)---解方程

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python数据处理篇之Sympy系列(五)---解方程,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!

标签:
Python数据处理,Sympy,python,解方程

铁雪资源网 Design By www.gsvan.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
铁雪资源网 Design By www.gsvan.com

评论“Python数据处理篇之Sympy系列(五)---解方程”

暂无Python数据处理篇之Sympy系列(五)---解方程的评论...

RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。