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測試版
SymPy is a Python library for symbolic mathematics.It aims to become a full-featured computer algebra system (CAS) while keeping the code as simple as possible in order to be comprehensible and easily extensible. SymPy is written entirely in Python. SymPy only depends on mpmath, a pure Python library for arbitrary floating point arithmetic, making it easy to use.
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測試版The rest of the SymPy documentation serves as API documentation, which extensively lists every feature and option of each function. These are the goals of this tutorial: To give a guide, suitable for someone who has never used SymPy (but who has used Python and knows the necessary mathematics).
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測試版SymPy provides support for symbolic math to python, similar to what you would do with Mathematica or Maple. The major difference is that it acts just like any other python module, so you can use the symbolic math together in your own python projects with the rest of python functionality.
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測試版If you are interested, we encourage you to read the lecture on trigonometry and complex numbers. 16.3.3.1. Example: fixed point computation# Fixed point computation is frequently used in economics and finance. Here we solve the fixed point of the Solow-Swan
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測試版SymPy is a Python library for symbolic mathematics. It aims to become a full-featured computer algebra system (CAS) while keeping the code as simple as possible in order to be comprehensible and easily extensible. Audience This tutorial is designed for python ...
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測試版SymPy is a Python library for symbolic mathematics. It aims to be an alternative to systems such as Mathematica or Maple while keeping the code as simple as possible and easily extensible. SymPy is written entirely in Python and does not require any external libraries.
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測試版For example, if you want to represent the equation 2x 2 + 4x + 5 in Python, how would you do so? You could represent such an equation in a string, but it would be of little use without SymPy. SymPy gives us the ability to create and handle such expressions that can actually be used in computation.
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測試版Example: create Python function from sympy expression# Lets first define a function and get its derivative. x = symbols ('x') f = x * sin (50 * x) * exp (x) g = diff (f, x) We cannot evaluate f and g since they are not python functions. We first create Python functions ...
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測試版I think it is important to emphasize the difference between NumPy and SymPy: NumPy does numerical calculations while SymPy is used for symbolic mathematics. So, if you only want to calculate solutions for given sets of values, NumPy is the right choice, when you want to develop equations or proove some relations, SymPy is the right choice.
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測試版SymPy is a powerful tool for symbolic mathematics in Python. It can simplify complex expressions, solve equations, perform calculus operations, and handle linear algebra tasks symbolically.
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