python3的sympyprint（“字符串”） ， 5/2和5//2的结果是不同的5/2为2.5,5//2为2.
python2需要导入from_future_import division执行普通的除法 。
1/2和1//2的结果0.5和0.
%号为取模运算 。
乘方运算为2**3 ， -2**3和-（2**3）是等价的 。
from sympy import*导入库
x,y,z=symbols('x y z'),定义变量
init_printing(use_unicode=True)设置打印方式 。
python的内部常量有pi ，
函数simplify ， simplify(sin(x)**2cos(x)**2)化简结果为1，
simplify((x**3x**2 - x - 1)/(x**22*x1))化简结果为x-1 。化简伽马函数 。simplify(gamma(x)/gamma(x - 2))得（x-2）(x-1) 。
expand((x1)**2)展开多项式 。
expand((x1)*(x - 2) - (x - 1)*x)
因式分解 。factor(x**2*z4*x*y*z4*y**2*z)得到z*(x2*y)**2
from_future_import division
x,y,z,t=symbols('x y z t')定义变量，
k, m, n = symbols('k m n', integer=True)定义三个整数变量 。
f, g, h = symbols('f g h', cls=Function)定义的类型为函数 。
factor_list(x**2*z4*x*y*z4*y**2*z)得到一个列表，表示因式的幂 ， (1, [(z, 1), (x2*y, 2)])
expand((cos(x)sin(x))**2)展开多项式 。
expr = x*yx - 32*x**2 - z*x**2x**3，collected_expr = collect(expr, x)将x合并 。将x元素按阶次整合 。
collected_expr.coeff(x, 2)直接取出变量collected_expr的x的二次幂的系数 。
cancel()is more efficient thanfactor().
cancel((x**22*x1)/(x**2x))
，expr = (x*y**2 - 2*x*y*zx*z**2y**2 - 2*y*zz**2)/(x**2 - 1)，cancel(expr)
expr = (4*x**321*x**210*x12)/(x**45*x**35*x**24*x)，apart(expr)
asin(1)
trigsimp(sin(x)**2cos(x)**2)三角函数表达式化简，
trigsimp(sin(x)**4 - 2*cos(x)**2*sin(x)**2cos(x)**4)
trigsimp(sin(x)*tan(x)/sec(x))
trigsimp(cosh(x)**2sinh(x)**2)双曲函数 。
三角函数展开，expand_trig(sin(xy))，acos(x)，cos(acos(x))，expand_trig(tan(2*x))
x, y = symbols('x y', positive=True)正数，a, b = symbols('a b', real=True)实数，z, t, c = symbols('z t c')定义变量的方法 。
sqrt(x) == x**Rational(1, 2)判断是否相等 。
powsimp(x**a*x**b)幂函数的乘法，不同幂的乘法，必须先定义a和b 。powsimp(x**a*y**a)相同幂的乘法 。
powsimp(t**c*z**c) ， 注意，powsimp()refuses to do the simplification if it is not valid.
powsimp(t**c*z**c, force=True)这样的话就可以得到化简过的式子 。声明强制进行化简 。
(z*t)**2，sqrt(x*y)
第一个展开expand_power_exp(x**(ab))，expand_power_base((x*y)**a)展开，
expand_power_base((z*t)**c, force=True)强制展开 。
powdenest((x**a)**b)，powdenest((z**a)**b)，powdenest((z**a)**b, force=True)
ln(x)，x, y ,z= symbols('x y z', positive=True)，n = symbols('n', real=True) ，
expand_log(log(x*y))展开为log(x)log(y)，但是python3没有 。这是因为需要将x定义为positive 。这是必须的 ， 否则不会被展开 。expand_log(log(x/y)),expand_log(log(x**n))
As withpowsimp()andpowdenest(),expand_log()has aforceoption that can be used to ignore assumptions 。
expand_log(log(z**2), force=True),强制展开 。
logcombine(log(x)log(y))，logcombine(n*log(x))，logcombine(n*log(z), force=True) 。
factorial(n)阶乘，binomial(n, k)等于c（n，k），gamma(z)伽马函数 。
hyper([1, 2], [3], z)，
tan(x).rewrite(sin)得到用正弦表示的正切 。factorial(x).rewrite(gamma)用伽马函数重写阶乘 。
expand_func(gamma(x3))得到，x*(x1)*(x2)*gamma(x)，
hyperexpand(hyper([1, 1], [2], z))，
combsimp(factorial(n)/factorial(n - 3))化简，combsimp(binomial(n 1, k 1)/binomial(n, k))化简 。combsimp(gamma(x)*gamma(1 - x))
自定义函数
def list_to_frac(l):
expr = Integer(0)
for i in reversed(l[1:]):
expr= i
expr = 1/expr
return l[0]expr
list_to_frac([x, y, z])结果为x1/z，这个结果是错误的 。
syms = symbols('a0:5')，定义syms，得到的结果为(a0, a1, a2, a3, a4) 。
这样也可以a0, a1, a2, a3, a4 = syms，可能是我的操作错误。发现python和自动缩进有关，所以一定看好自动缩进的距离 。list_to_frac([1, 2, 3, 4])结果为43/30 。
使用cancel可以将生成的分式化简，frac = cancel(frac)化简为一个分数线的分式 。
(a0*a1*a2*a3*a4a0*a1*a2a0*a1*a4a0*a3*a4a0a2*a3*a4a2a4)/(a1*a2*a3*a4a1*a2a1*a4a3*a41)
a0, a1, a2, a3, a4 = syms定义a0到a4 ， frac = apart(frac, a0)可将a0提出来 。frac=1/(frac-a0)将a0去掉取倒 。frac = apart(frac, a1)提出a1 。
help("modules"),模块的含义，help("modules yourstr")模块中包含的字符串的意思 。，
help("topics") ， import os.pathhelp("os.path")，help("list")，help("open")
# -*- coding: UTF-8 -*-声明之后就可以在ide中使用中文注释 。
定义
l = list(symbols('a0:5'))定义列表得到[a0, a1, a2, a3, a4]
fromsympyimport*
x,y,z=symbols('x y z')
init_printing(use_unicode=True)
diff(cos(x),x)求导 。diff(exp(x**2), x)，diff(x**4, x, x, x)和diff(x**4, x, 3)等价 。
diff(expr, x, y, 2, z, 4)求出表达式的y的2阶，z的4阶 ， x的1阶导数 。和diff(expr, x, y, y, z, 4)等价 。expr.diff(x, y, y, z, 4)一步到位 。deriv = Derivative(expr, x, y, y, z, 4)求偏导 。但是不显示 。之后用deriv.doit()即可显示
integrate(cos(x), x)积分 。定积分integrate(exp(-x), (x, 0, oo))无穷大用2个oo表示 。integrate(exp(-x**2-y**2),(x,-oo,oo),(y,-oo,oo))二重积分 。print(expr)print的使用 。
expr = Integral(log(x)**2, x)，expr.doit()积分得到x*log(x)**2 - 2*x*log(x)2*x 。
integ.doit()和integ = Integral((x**4x**2*exp(x) - x**2 - 2*x*exp(x) - 2*x -
exp(x))*exp(x)/((x - 1)**2*(x1)**2*(exp(x)1)), x)连用 。
limit(sin(x)/x,x,0)，not-a-number表示nan算不出来 ， limit(expr, x, oo) ， ，expr = Limit((cos(x) - 1)/x, x, 0)，expr.doit()连用 。左右极限limit(1/x, x, 0, ' ')，limit(1/x, x, 0, '-') 。。
Series Expansion级数展开 。expr = exp(sin(x))，expr.series(x, 0, 4)得到1xx**2/2O(x**4)， ， x*O(1)得到O(x)，，expr.series(x, 0, 4).removeO()将无穷小移除 。exp(x-6).series(x,x0=6)，，得到
-5(x - 6)**2/2(x - 6)**3/6(x - 6)**4/24(x - 6)**5/120xO((x - 6)**6, (x, 6))最高到5阶 。
f=Function('f')定义函数变量和h=Symbol('h')和d2fdx2=f(x).diff(x,2)求2阶，，as_finite_diff(dfdx)函数和as_finite_diff(d2fdx2,[-3*h,-h,2*h])，，x_list=[-3,1,2]和y_list=symbols('a b c')和apply_finite_diff(1,x_list,y_list,0) 。
Eq(x, y)，，solveset(Eq(x**2, 1), x)解出来x，当二式相等 。和solveset(Eq(x**2 - 1, 0), x)等价 。solveset(x**2 - 1, x)
solveset(x**2 - x, x)解 ， solveset(x - x, x, domain=S.Reals)解出来定义域 。solveset(exp(x), x)# No solution exists解出EmptySet()表示空集 。
等式形式linsolve([xyz - 1, xy2*z - 3 ], (x, y, z))和矩阵法linsolve(Matrix(([1, 1, 1, 1], [1, 1, 2, 3])), (x, y, z))得到{(-y - 1, y, 2)}
A*x = b 形式，M=Matrix(((1,1,1,1),(1,1,2,3)))，system=A,b=M[:,:-1],M[:,-1]，linsolve(system,x,y,z)，，solveset(x**3 - 6*x**29*x, x)解多项式 。roots(x**3 - 6*x**29*x, x) ， 得出 ， {3: 2, 0: 1}，有2个3的重根，1个0根 。solve([x*y - 1, x - 2], x, y)解出坐标 。
f, g = symbols('f g', cls=Function)函数的定义 ， 解微分方程diffeq = Eq(f(x).diff(x, x) - 2*f(x).diff(x)f(x), sin(x))再和dsolve(diffeq,f(x))结合 。得到Eq(f(x), (C1C2*x)*exp(x)cos(x)/2)，dsolve(f(x).diff(x)*(1 - sin(f(x))), f(x))解出来Eq(f(x)cos(f(x)), C1)，，
Matrix([[1,-1],[3,4],[0,2]])，，Matrix([1, 2, 3])列表示 。M=Matrix([[1,2,3],[3,2,1]])
N=Matrix([0,1,1])
M*N符合矩阵的乘法 。M.shape显示矩阵的行列数 。
M.row(0)获取M的第0行 。M.col(-1)获取倒数第一列 。
M.col_del(0)删掉第1列 。M.row_del(1)删除第二行，序列是从0开始的 。M = M.row_insert(1, Matrix([[0, 4]]))插入第二行 ， ， M = M.col_insert(0, Matrix([1, -2]))插入第一列 。
M N矩阵相加，M*N，3*M，M**2，M**-1，N**-1表示求逆 。M.T求转置 。
eye(3)单位 。zeros(2, 3)，0矩阵，ones(3, 2)全1 ， diag(1, 2, 3)对角矩阵 。diag(-1, ones(2, 2), Matrix([5, 7, 5]))生成Matrix([
[-1, 0, 0, 0],
[ 0, 1, 1, 0],
[ 0, 1, 1, 0],
[ 0, 0, 0, 5],
[ 0, 0, 0, 7],
[ 0, 0, 0, 5]])矩阵 。
Matrix([[1, 0, 1], [2, -1, 3], [4, 3, 2]])
一行一行显示，，M.det()求行列式 。M.rref()矩阵化简 。得到结果为Matrix([
[1, 0,1,3],
[0, 1, 2/3, 1/3],
[0, 0,0,0]]), [0, 1]) 。
M = Matrix([[1, 2, 3, 0, 0], [4, 10, 0, 0, 1]]) ， M.nullspace()
Columnspace
M.columnspace()和M = Matrix([[1, 2, 3, 0, 0], [4, 10, 0, 0, 1]])
M = Matrix([[3, -2,4, -2], [5,3, -3, -2], [5, -2,2, -2], [5, -2, -3,3]])和M.eigenvals()得到{3: 1, -2: 1, 5: 2}， ， This means thatMhas eigenvalues -2, 3, and 5, and that the eigenvalues -2 and 3 have algebraic multiplicity 1 and that the eigenvalue 5 has algebraic multiplicity 2.
P, D = M.diagonalize() ， P得Matrix([
[0, 1, 1,0],
[1, 1, 1, -1],
[1, 1, 1,0],
[1, 1, 0,1]])，，D为Matrix([
[-2, 0, 0, 0],
[ 0, 3, 0, 0],
[ 0, 0, 5, 0],
[ 0, 0, 0, 5]])
P*D*P**-1 == M返回为True 。lamda = symbols('lamda') 。
lamda = symbols('lamda')定义变量 ， p = M.charpoly(lamda)和factor(p)
expr = x**2x*y，srepr(expr)可以将表达式说明计算法则，"Add(Pow(Symbol('x'), Integer(2)), Mul(Symbol('x'), Symbol('y')))" 。。
x = symbols('x')和x = Symbol('x')是一样的 。srepr(x**2)得到"Pow(Symbol('x'), Integer(2))" 。Pow(x, 2)和Mul(x, y)得到x**2 。x*y
type(2)得到class 'int'，type(sympify(2))得到class 'sympy.core.numbers.Integer'..srepr(x*y)得到"Mul(Symbol('x'), Symbol('y'))" 。。。
Add(Pow(x, 2), Mul(x, y))得到"Add(Mul(Integer(-1), Pow(Symbol('x'), Integer(2))), Mul(Rational(1, 2), sin(Mul(Symbol('x'), Symbol('y')))), Pow(Symbol('y'), Integer(-1)))" 。。Pow函数为幂次 。
expr = Add(x, x)，expr.func 。。Integer(2).func，class 'sympy.core.numbers.Integer',,Integer(0).func和Integer(-1).func ， ，，expr = 3*y**2*x和expr.func得到class 'sympy.core.mul.Mul',,expr.args将表达式分解为得到(3, x, y**2)，，expr.func(*expr.args)合并 。expr == expr.func(*expr.args)返回True 。expr.args[2]得到y**2，expr.args[1]得到x，expr.args[0]得到3. 。
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如何求含x矩阵的行列式在Python中可以使用NumPy库来计算矩阵pythondet函数的行列式pythondet函数，以下是求解含有变量x的矩阵行列式的示例代码：
import numpy as np
# 定义矩阵
A = np.array([[1, 2, x], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 计算行列式
det_A = np.linalg.det(A)
# 输出结果
print(det_A)
在代码中，np.array()函数用于定义矩阵A 。其中，x是一个变量，表示矩阵中的一个元素 。np.linalg.det()函数用于计算矩阵A的行列式，并将结果存储在变量det_A中 。最后，使用print()函数输出行列式的值 。
请注意，使用该方法计算行列式时，x应该是数值类型（例如整数或浮点数），否则将抛出异常 。
python中的delete函数是如何使用的？我要纠正推荐答案中的说法！
del并不是用来“删除引用指向的内存空间”，python中的del和c中的delete是完全两个概念 ， 不要误人子弟 。。
一般来讲，del是用来删除变量的引用的，例如a = 1; del a，这里a是对1这个值的引用（python中所有的变量都可视作引用），而del a就是删除这一引用关系，也就是说，1不再被a这个变量引用了，同时a这个变量名也从变量表中剔除了 。
如果还是不太清楚，我举这个例子你就明白了：
a = object()
b = a
del a
print b
print a# 该句会报a未定义的异常
这段代码中，a引用了一个新对象object()，而b=a使得b也引用了这个对象，a和b虽然是两个变量，但它们引用的是同一个对象，有点类似于c中的两个指针指向同一个对象 。
而后面del a仅仅只是把a这个变量对object()的引用删掉了，同时a的变量名也失效了，但并不表示object()这个对象被删除了，它还在，并且b还引用着它呢 。从后面print b能正常输出就可以看出这一点 。
python的内存释放采用的是引用计数机制，也就是当一个对象没有任何引用它的变量了，那么它就会自动被释放，无需人工干预 。
此外，del对于不同的对象也会有不同的功能，这取决于对象本身对__del__系统方法的实现 。例如一个列表a = [1,2,3]，del a[0]表示将列表的首项删除，此时a就变成[2,3]了 。如果是自定义的对象，那del的功能更是可以定义成你想要的任何样子，详情请参考python帮助中的__del__词条 。
python中def函数的用法python中def意思是声明函数 。
Python 使用def 开始函数定义 ， 紧接着是函数名，括号内部为函数pythondet函数的参数，内部为函数的 具体功能实现代码 ， 如果想要函数有返回值, 在 expressions 中的逻辑代码中用 return 返回 。
expressions
实例def function():
print('This is a function')
a = 1 2
print(a)
相关内容pythondet函数：
function 的函数 ， 函数没有不接受参数 ， 所以括号内部为空，紧接着就是 函数的功能代码 。如果执行该脚本，发现并没有输出任何输出，因为我们只定义了函数，而并没有执行函数 。这时我们在 Python 命令提示符中输入函数调用 function(), 注意这里调用函数的括号不能省略 。
那么函数内部的功能代码将会执行，输出结果：This is a function 。
生成一个12阶随机非负方阵，计算方阵所对应的行列式的最小余子式？Python 中pythondet函数，可以使用 NumPy 库来生成随机数组并进行矩阵运算 。
首先pythondet函数，可以使用 numpy.random.rand 函数生成一个12阶的随机非负方阵pythondet函数：
import numpy as np
A = np.random.rand(12, 12)
然后，可以使用 numpy.linalg.eig 函数求出矩阵的特征值：
Copy codeeigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)
如果矩阵的特征值是对角线上的元素，那么它就是相似于对角阵 。
计算方阵所对应的行列式的最小余子式，可以使用 numpy.linalg.det 函数计算行列式，然后枚举所有可能的余子式并取最小值：
Copy codedef min_cofactor(A):
determinant = np.linalg.det(A)
min_cofactor = float('inf')
for i in range(A.shape[0]):
for j in range(A.shape[1]):
cofactor = np.linalg.det(np.delete(np.delete(A, i, axis=0), j, axis=1))
min_cofactor = min(min_cofactor, cofactor)
return min_cofactor
最后，每列选取一个元素，使相邻三列的和最?。?可以枚举所有的列并求出和的最小值：
Copy codedef min_sum(A):
min_sum = float('inf')for i in range(A.shape[1] - 2):
column_sum = A[:,i]A[:,i 1]A[:,i 2]
min_column_sum = min(column_sum)
min_sum = min(min_sum, min_column_sum)return min_sum
希望以上答案能够帮到你 。
【pythondet函数 pythondecode函数的用法】pythondet函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容 ， 更多关于pythondecode函数的用法、pythondet函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。
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