标签: sympy

我正试图绘制蝙蝠侠方程.在sympy或matplotlib中的解决方案将是伟大的(圣人不酷,因为我使用的是Windows).问题在于,如果我注释掉某些部分,图中的部分会出现,但所有F *=部分都会出现,我会得到一个空白的图.

import matplotlib.pyplot
from numpy import arange
from numpy import meshgrid
from numpy import sqrt
from numpy import real

delta = 0.01
xrange = arange(-7.0, 7.0, delta)
yrange = arange(-3.0, 3.0, delta)
x, y = meshgrid(xrange,yrange)

F = 1
F *= (((x/7) ** 2) * sqrt(abs(abs(x) - 3)/(abs(x) - 3)) + ((y / 3) ** 2) * sqrt(abs(y + (3 * sqrt(33)) / 7)/(y + (3 * sqrt(33)) / 7)) - 1)
F *= (abs(x/2) - ((3 …

我有一个可变数量的参数的python函数:

F(x1, x2, ... , xN)

我想自动生成N个函数,这些函数表示关于每个参数的F的导数.

F'_1 = dF/dx1
F'_2 = dF/dx2
...
F'_N = dF/dxN

例如,我能够同时给出F(x1)= sin(x1)和F(x1,x2)= sin(x1)*cos(x2)并自动获得所有导数.

Edit2:如果函数F是2变量(固定数量的参数),我可以使用

   def f(x,y):
      return  sin(x)*cos(y)

   from sympy import *
   x, y = symbols('x y')
   f_1 = lambdify((x,y), f(x,y).diff(x))

我是Python对象的新手,并且有很多问题.我需要将一个函数传递给我的对象,然后评估该函数.代码类似于:

from sympy import var

class eval:
    def __init__(self, M):
        self.M = M

    def fun(self, x):
        M = self.M
        print M(x)

x = var('x')

ak = eval(x+2)
ak.fun(x)

这是错误:

TypeError
Traceback (most recent call last)
(ipython-input-1-b7ef311bd1f0> in <module)()
     12 
     13 ak = eval(x+2)
---> 14 ak.fun(x)

(ipython-input-1-b7ef311bd1f0) in fun(self, x)
      7     def fun(self, x):
      8         M = self.M
----> 9         print M(x)
     10 
     11 x = var('x')

TypeError: 'Add' object is not callable

是否有办法在同情中将未知函数的导数离散化？我想要实现以下目标:

from sympy import *

>>> f = Function('f')
>>> x = Symbol('x')

>>> dfdx = Derivative(f(x),x).somemethod()
>>> print dfdx
    (f(x+1) - f(x-1)) / 2
>>> eq = lambdify((f,x),dfdx)
>>> w = np.array([1,5,7,9])
>>> print eq(w,1)
    -3

我画了一条椭圆曲线.我想沿着a画一条线P,Q,R(在哪里P并且Q将独立于这个问题确定).问题的主要问题P是,sympy solve()返回另一个等式,它需要返回一个值,以便可以用来绘制x值P.据我所知,solve()应该返回一个值,所以我在这里做错了,我只是完全没有看到.作为参考,这里P+Q=R应该看看:

我一直在浏览文档和其他材料,这是因为我已经陷入麻烦了:

from mpl_toolkits.axes_grid.axislines import SubplotZero
from pylab import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.path import Path
import matplotlib.patches as patches
from matplotlib import rc
import random
from sympy.solvers import solve
from sympy import *


def plotGraph():
    fig = plt.figure(1)
    #ax = SubplotZero(fig, 111)
    #fig.add_subplot(ax)
    #for direction in ["xzero", "yzero"]:
        #ax.axis[direction].set_axisline_style("-|>")
        #ax.axis[direction].set_visible(True)
    #ax.axis([-10,10,-10,10])
    a = -2; b …

我想使用sympy解决以下简单方程式

2^(x-y)=1

其中x和y是+ ve整数

我的预期结果是

x=y

当我尝试使用sympy解决

x = Symbol('x')
y = Symbol('y')
solve(2**(x-y)-1, x)

我正在关注结果

[log(2**y)/log(2)]

为了获得预期的结果，我必须遵循哪些额外的步骤

我对使用Sympy如何处理图形有一些疑问。

我的代码：

from sympy import *
x, y = symbols("x y")
plot_implicit(Eq(x**2 + y**2, 4), (x, -3, 3), (y, -3, 3))

1）获得沿x轴拉伸的图形。

如何使曲线看起来像圆形？

2）如何向图表添加其他元素。例如，点O（0，0）和线y = x。

我有Sympy解算器的这个解决方案列表:

In [49]: sol
Out[49]: 
[-1.20258344291917 - 0.e-23*I,
 -0.835217129314554 + 0.e-23*I,
 0.497800572233726 - 0.e-21*I]

In [50]: type(sol)
Out[50]: list

In [51]: type(sol[0])
Out[51]: sympy.core.add.Add

如何将此列表转换为具有正常复杂值的单元格的numpy对象？

我正在尝试在python中解决以下多项式.一些常量(2.11和.125567481)是动态的,并且会在程序中发生变化.我需要一种方法来计算python中这个等式的解.我尝试使用Sympy,但它一直在执行,从未提出过解决方案.Wolfram Alpha提供了4个解决方案,其中3个是复杂的,1个是真实的.我只需要真正的那个.有没有办法在python中有效地解决这个等式？在mathematica中这很容易做到,但我找不到在python3中有效的方法.

(要将它与symPy的fsolve函数一起使用,我必须操纵等式,使其等于零.它仍然没有找到解决方案.)

假设你在一个表情符号中有许多非交换符号,比如说

a, c = sympy.symbols('a c', commutative=False)
b = sympy.Symbol('b')
expr = a * c + b * c

使表达式中的所有符号都可交换的首选方法是什么,例如,sympy.simplify(allcommutative(expr)) = c * (a + b)？

在这个答案中,声明在没有替换符号的情况下,没有办法在创建之后改变符号的交换性,但也许有一种简单的方法可以在块中更改像这样的表达式的所有符号？