sympy

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我正在與Python Sympy，解決二次方，並希望打印使用LaTex的結果。例如，如果結果是x =（1 + sqrt（3））/ 2，我希望它通過LaTex打印爲\ frac {1 + \ sqrt {3}} {2}。但是，Python Sympy會將其分成兩部分，如\ frac {1} {2} + \ frac {\ sqrt {3}} {2}，或者將\ frac {1} {2 }（1 + \

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繪圖與Python

我試圖繪製基本位流（均勻，源出/吸入式，渦流式等）我剛開始接觸蟒蛇，因此我有點流線和速度勢簡化困惑。我下面this guide .. 我可以使用此功能 def cylinder_stream_function(U=1, R=1): r = sympy.sqrt(x**2 + y**2) theta = sympy.atan2(y, x) return U * (r

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sympy lambdify增加兩個功能

我有兩個功能與sympy的lamdify創建 a = sympy.lambdify((x, y), K/(2 * math.pi) * sympy.cos(theta)/r) b = sympy.lambdify((x, y), -G/(2 * math.pi) * theta) 如何創建一個新的功能是增加了這兩個功能？我試圖c = a + b但我得到了 TypeError: unsupp

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Sympy TypeError：使用sympy時無法確定關係的真值

我正在學習SymPy。這裏是我的問題： x = symbols('x',real=True) h = symbols('h',real=True) f = symbols('f',cls=Function) sym_dexpr = f_diff.subs(f(x), x*exp(-x**2)).doit() f_diff = f(x).diff(x,1) expr_diff = as_

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如何計算sympy中的pi power 2？

equations = [ Eq(N_bRd, X_c * f_y * A * gamma_M1), Eq(L_c, L * beta), Eq(N_cr, (pi) ** 2 * E_E * i/(beta * L) ** 2), Eq(lamda, sqrt(N_bRd/N_cr)), ] results = solve(equations) #

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Sympy找不到逆拉普拉斯變換的寬鬆條件

一筆我計算逆拉普拉斯變換它是一種表達的比較基礎條件的總和反轉： >>> t = symbols('t', positive=True) >>> s = symbols('s') >>> inverse_laplace_transform(1 - 9/(s + 2) + 5/(s+1) - 1/(s+1)**2, s, t) 這似乎是能計算出每一個人罰款： >>> inverse_lapla

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Sympy集成返回1.0 * Integral（..）

每當我嘗試使用Sympy來整合我的函數時，它不評估它，只是簡單地返回我的輸入乘以1.0。這裏是我的代碼： import sympy as sp a = sp.Symbol('a') Ωm = 0.31 Ωr = 9*(10**(-5)) ΩΛ = 0.69 Ω0 = Ωm + Ωr + ΩΛ I = sp.integrate(((Ωm*a**(-1)) + (Ωr*a**(-

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如何在sympy中創建矢量函數？

我正在尋找一種方法在SymPy中創建一個函數（u，v） - >（x，y，z），將兩個元素轉換爲三個，然後從結果向量中獲取一個導數。它看起來像這樣的賢者： u = var('u') v = var('v') x = (2 + sin(u) *sin(v)) *sin(3*v/2) y = cos(u) *sin(v) + 2 *v/pi - 2 z = (2 + sin(u) *sin(v)

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在Python中使用sympy可以解決一個PDE系統嗎？

假設有耦合PDE的一個系統，諸如第一PDE在F（A，B）第二PDE在F（A，B）以下代碼能夠分別解決每個PDE： import numpy as np import sympy as sp # definition of variables a, b = sp.symbols('a b') f = sp.Function('f') F = f(a, b) Fda = F.dif

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Sympy符號矩陣指數

我想找到了，如果我能以某種方式找到一種封閉形式的符號矩陣指數矩陣： n=3; a = symbols(['a'+str(1+k) for k in range(n)], real=True); Ts = symbols('T_s',real=True,positive=True); A = Matrix([zeros(1,n),eye(1,n),a]) 然而 expm(A) 似乎不工