数学神器！Sympy 模块解数学方程解微积分
这是「进击的Coder」的第 758 篇技术分享
作者：Ckend
来源：Python 实用宝典
“
阅读本文大概需要 6 分钟。
”SymPy 是一个 Python 库，专注于符号数学，它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简洁、易于理解和扩展。
举一个简单的例子，比如说展开二次方程：
from sympy import *
x = Symbol('x')
y = Symbol('y')
d = ((x+y)**2).expand()
print(d)
# 结果：x**2 + 2*x*y + y**2你可以随便输入表达式，即便是十次方，它都能轻易的展开，非常方便：
from sympy import *
x = Symbol('x')
y = Symbol('y')
d = ((x+y)**10).expand()
print(d)
# 结果：x**10 + 10*x**9*y + 45*x**8*y**2 + 120*x**7*y**3 + 210*x**6*y**4 + 252*x**5*y**5 + 210*x**4*y**6 + 120*x**3*y**7 + 45*x**2*y**8 + 10*x*y**9 + y**10下面就来讲讲这个模块的具体使用方法和例子。
1.准备
pip install Sympy2.基本使用
简化表达式(化简)
sympy支持三种化简方式，分别是普通化简、三角化简、指数化简。
普通化简 simplify( )：
from sympy import *
x = Symbol('x')
d = simplify((x**3 + x**2 - x - 1)/(x**2 + 2*x + 1))
print(d)
# 结果：x - 1三角化简 trigsimp( )：
from sympy import *
x = Symbol('x')
d = trigsimp(sin(x)/cos(x))
print(d)
# 结果：tan(x)指数化简 powsimp( )：
from sympy import *
x = Symbol('x')
a = Symbol('a')
b = Symbol('b')
d = powsimp(x**a*x**b)
print(d)
# 结果：x**(a + b)解方程 solve()
第一个参数为要解的方程，要求右端等于 0，第二个参数为要解的未知数。
如一元一次方程：
from sympy import *
x = Symbol('x')
d = solve(x * 3 - 6, x)
print(d)
# 结果：[2]二元一次方程：
from sympy import *
x = Symbol('x')
y = Symbol('y')
d = solve([2 * x - y - 3, 3 * x + y - 7],[x, y])
print(d)
# 结果：{x: 2, y: 1}求极限 limit()
dir=’+’表示求解右极限，dir=’-‘表示求解左极限：
from sympy import *
x = Symbol('x')
d = limit(1/x,x,oo,dir='+')
print(d)
# 结果：0
d = limit(1/x,x,oo,dir='-')
print(d)
# 结果：0求积分 integrate( )
先试试求解不定积分：
from sympy import *
x = Symbol('x')
d = integrate(sin(x),x)
print(d)
# 结果：-cos(x)再试试定积分：
from sympy import *
x = Symbol('x')
d = integrate(sin(x),(x,0,pi/2))
print(d)
# 结果：1求导 diff()
使用 diff 函数可以对方程进行求导：
from sympy import *
x = Symbol('x')
d = diff(x**3,x)
print(d)
# 结果：3*x**2
d = diff(x**3,x,2)
print(d)
# 结果：6*x解微分方程 dsolve( )
以 y′=2xy 为例:
from sympy import *
x = Symbol('x')
f = Function('f')
d = dsolve(diff(f(x),x) - 2*f(x)*x,f(x))
print(d)
# 结果：Eq(f(x), C1*exp(x**2))3.实战一下
今天群里有同学问了这个问题，“大佬们，我想问问，如果这个积分用 Python 应该怎么写呢，谢谢大家”：
# Python 实用宝典
from sympy import *
x = Symbol('x')
y = Symbol('y')
d = integrate(x-y, (y, 0, 1))
print(d)
# 结果：x - 1/2为了计算这个结果，integrate 的第一个参数是公式，第二个参数是积分变量及积分范围下标和上标。
运行后得到的结果便是 x - 1/2 与预期一致。
如果大家也有求解微积分、复杂方程的需要，可以试试 sympy，它几乎是完美的存在。
End
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