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python伽玛函数 伽玛函数计算( 四 )

IT技术定义


expr.args[2].args得到(y, 2) 。。y.args得到空括号 。Integer(2).args得到空括号 。
from sympy import *
E**(I*pi)+1，可以看出 ， I和E，pi已将在sympy内已定义 。
x=Symbol('x')， ， expand( E**(I*x) )不能展开，expand(exp(I*x),complex=True)可以展开，得到I*exp(-im(x))*sin(re(x)) + exp(-im(x))*cos(re(x)) ，  ， x=Symbol("x",real=True)将x定义为实数 。再展开expand(exp(I*x),complex=True)得到 。I*sin(x) + cos(x) 。。
tmp = series(exp(I*x), x, 0, 10)和pprint(tmp)打印出来可读性好 ， print(tmp)可读性不好 。。pprint将公式用更好看的格式打印出来， ， pprint( series( cos(x), x, 0, 10) )
integrate(x*sin(x), x) ， ，定积分integrate(x*sin(x), (x, 0, 2*pi)) 。。
用双重积分求解球的体积 。
x, y, r = symbols('x,y,r')和2 * integrate(sqrt(r*r-x**2), (x, -r, r))计算球的体积 。计算不来，是因为sympy不知道r是大于0的 。r = symbols('r', positive=True)这样定义r即可 。circle_area=2*integrate(sqrt(r**2-x**2),(x,-r,r))得到 。circle_area=circle_area.subs(r,sqrt(r**2-x**2))将r替换 。
integrate(circle_area,(x,-r,r))再积分即可 。
expression.sub([(x,y),(y,x)])又换到原来的状况了 。
expression.subs(x, y) ，  ， 将算式中的x替换成y 。。
expression.subs({x:y,u:v}) : 使用字典进行多次替换 。。
expression.subs([(x,y),(u,v)]) : 使用列表进行多次替换 。。
python做数据分析怎么样？我使用python这门语言也有三年了python伽玛函数，被其简洁、易读、强大python伽玛函数的库所折服 ， 我已经深深爱上了python 。其pythonic语言特性，对人极其友好，可以说，一个完全不懂编程语言python伽玛函数的人，看懂python语言也不是难事 。
在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面，相对于R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其优势 。近年来 ， 由于Python库的不断发展（如pandas），使其在数据挖掘领域崭露头角 。结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序 。
由于python是一种解释性语言，大部分编译型语言都要比python代码运行速度快，有些同学就因此鄙视python 。但是小编认为，python是一门高级语言，其生产效率更高，程序员的时间通常比CPU的时间值钱，因此为了权衡利弊 ， 考虑用python是值得的 。
Python强大的计算能力依赖于其丰富而强大的库python伽玛函数：
Numpy
Numerical Python的简称 ， 是Python科学计算的基础包 。其功能：
1. 快速高效的多维数组对象ndarray 。
2. 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 。
3. 线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成 。
4. 用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具 。
除了为Python提供快速的数组处理能力，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法之间传递数据的容器 。对于数值型数据 ， NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多 。此外 ， 由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作 。
SciPy
是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，主要包括下面这些包：
1. scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器 。
2. scipy.linalg：扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能 。
3. scipy.optimize：函数优化器（最小化器）以及根查找算法 。
4. scipy.signal：信号处理工具 。

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