sympy求极限,numpy求极值

　　SymPy是Python符号计算库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，代码简洁，易于理解和扩展。Python完全由Python编写，不依赖外部库。

　　1、求、求导、求偏导以及带值求导

　　重要症状

　　#问

　　# Set Symbol variables符号只能创建一个变量符号可以一次定义多个变量。

　　x1，x2，x3，x4=符号( x1，x2，x3，x4 )

　　#创建一个函数来建立一个方程

　　第：号定义

　　returnsympy.sin(t)/t

　　定义：

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

　　#要查找的呼叫限制

　　limF=sympy.limit(F(x1)，x1，0)

　　limN=sympy.limit(N(x1)，x1，sympy.oo)

　　打印({} 。format(limF) x1趋向于0)

　　打印({} 。format(limN) x1趋向于0)

　　#派生

　　#创建一个导数函数

　　defS(t):

　　Returnsympy.sec(t)#正割

　　定义1(x):

　　return2*x**4 2

　　#调用diff函数进行求导

　　S=sympy.diff (s (x1)，x1)。subs (x1，1) # subs值的导数

　　Print(的在1的导数是{} 。格式)

　　#求多阶导数的二阶

　　s1=sympy.diff(S1(x1)，x1，2)

　　#带值计算

　　print( S1 {}的二阶导数带入值2，计算为{ } 。格式(s1，s1.subs(x1，2)))

　　#建立偏导数函数

　　defPD(x，y，z):

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

　　#求x的偏导数

　　x=sympy.diff(PD(x1，x2，x3)，x1)

　　#print(x.subs(x1，2))

　　#求y的偏导数

　　y=sympy.diff(PD(x1，x2，x3)，x2)

　　#求z的偏导数

　　z=sympy.diff(PD(x1，x2，x3)，x3，2)

　　print(x的偏导数是{0} ny，是{0} NZ的偏导数，是{0}的二阶偏导数。格式(x，y，z))

　　偏2、建立表达式

　　不，只是一种表达。也就是说，它是一个未计算(计算)的表达式。

　　fromsympyimportLimit，sin，Symbol

　　fromsympy.abcimportx

　　Limit(sin(x)/x，x，0)#这是一个表达式，不执行任何计算

　　Limit(1/x，x，0，dir=-)#这也是一个表达式。以上是Python SymPy不执行计算求极值的用法。希望对你有帮助。更多python学习方向：Python基础课程

　　本教程运行环境：windows7系统，Python 3.9.1，DELL G3电脑。

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