pythonSymPy求極值

SymPy是Python符號計算庫。其目標是成為一個功能齊全的計算機代數系統，代碼保持簡潔，易于理解和擴展。Python是完全由Python編寫的，不依賴外部庫。

1、求、求導、求偏導以及帶值求導

importsympy

#求

#設置符號變量Symbol只能創建一個變量symbols可一次定義多個變量

x1,x2,x3,x4=sympy.symbols('x1,x2,x3,x4')

#創建函數建立方程式

defF(t):

returnsympy.sin(t)/t

defN(t):

return(x1**3+3*x1**2+1)/(4*x1**3+2*+3)

#調用limit求

limF=sympy.limit(F(x1),x1,0)

limN=sympy.limit(N(x1),x1,sympy.oo)

print("x1趨于0的為{}".format(limF))

print("x1趨于0的為{}".format(limN))

#求導

#創建求導函數

defS(t):

returnsympy.sec(t)#正割

defS1(x):

return2*x**4+2

#調用diff函數求導

s=sympy.diff(S(x1),x1).subs(x1,1)#subs帶值求導

print('S在1處的導數為{}'.format(s))

#求多階導數2階

s1=sympy.diff(S1(x1),x1,2)

#帶值計算

print("S1的二階導數{}帶入值2計算為{}".format(s1,s1.subs(x1,2)))

#建立求偏導函數

defPD(x,y,z):

returnsympy.sin(x+pow(y,2)-sympy.exp(z))

#對x求偏導

x=sympy.diff(PD(x1,x2,x3),x1)

#print(x.subs(x1,2))

#對y求偏導

y=sympy.diff(PD(x1,x2,x3),x2)

#對z求偏導

z=sympy.diff(PD(x1,x2,x3),x3,2)

print("x的偏導為{}\ny的偏導為{}\nz的二次偏導為{}".format(x,y,z))

片

2、建立表達式

不求其，只需要表達式。也就是說是一個未計算(評估)的，是一個表達式。

fromsympyimportLimit,sin,Symbol

fromsympy.abcimportx

Limit(sin(x)/x,x,0)#這是一個表達式，不執行計算

Limit(1/x,x,0,dir='-')#這也是一個表達式，不執行計算

以上就是PythonSymPy求極值的用法，希望對大家有所幫助。更多Python學習教程請關注IT培訓機構:千鋒教育。