Update sympy_example.py
This commit is contained in:
parent
73d480e536
commit
93b74c642f
@ -16,8 +16,6 @@ print(z**2)
|
|||||||
print()
|
print()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# 替换(Substitution)
|
# 替换(Substitution)
|
||||||
print('变量替换:')
|
print('变量替换:')
|
||||||
expression_1 = x**2+1
|
expression_1 = x**2+1
|
||||||
@ -26,8 +24,6 @@ print(value_1)
|
|||||||
print()
|
print()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# 字符串转成符号表达式
|
# 字符串转成符号表达式
|
||||||
print('字符串转成符号表达式:')
|
print('字符串转成符号表达式:')
|
||||||
expression_string = 'x**3+1'
|
expression_string = 'x**3+1'
|
||||||
@ -39,8 +35,6 @@ print(value_2)
|
|||||||
print()
|
print()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# 简化表达式
|
# 简化表达式
|
||||||
print('简化表达式:')
|
print('简化表达式:')
|
||||||
expression_3 = sympy.simplify(sympy.sin(x)**2 + sympy.cos(x)**2) # 使用sympy.simplify()
|
expression_3 = sympy.simplify(sympy.sin(x)**2 + sympy.cos(x)**2) # 使用sympy.simplify()
|
||||||
@ -48,8 +42,6 @@ print(expression_3)
|
|||||||
print()
|
print()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# 符号矩阵
|
# 符号矩阵
|
||||||
print('符号矩阵:')
|
print('符号矩阵:')
|
||||||
a, b = sympy.symbols('a b')
|
a, b = sympy.symbols('a b')
|
||||||
@ -58,21 +50,32 @@ print(matrix)
|
|||||||
print()
|
print()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
sympy.init_printing(use_unicode=True)
|
||||||
|
|
||||||
# 符号矩阵的特征值和特征向量
|
# 符号矩阵的特征值和特征向量
|
||||||
print('符号矩阵的特征值和特征向量:')
|
print('符号矩阵的特征值和特征向量:')
|
||||||
eigenvalue = matrix.eigenvals() # 使用.eigenvals()方法
|
eigenvalue = matrix.eigenvals() # 使用.eigenvals()方法
|
||||||
|
print('特征值\n', eigenvalue, '\n')
|
||||||
|
sympy.pprint(eigenvalue)
|
||||||
|
print('\n', sympy.pretty(eigenvalue))
|
||||||
|
print()
|
||||||
|
|
||||||
eigenvector = matrix.eigenvects() # 使用.eigenvects()方法
|
eigenvector = matrix.eigenvects() # 使用.eigenvects()方法
|
||||||
print('特征值\n', eigenvalue)
|
print('特征向量\n', eigenvector, '\n')
|
||||||
print('特征向量\n', eigenvector)
|
sympy.pprint(eigenvector)
|
||||||
|
print('\n', sympy.pretty(eigenvector))
|
||||||
print()
|
print()
|
||||||
|
|
||||||
P, D = matrix.diagonalize() # 使用.diagonalize()方法
|
P, D = matrix.diagonalize() # 使用.diagonalize()方法
|
||||||
print('特征值\n', D)
|
print('特征值\n', D, '\n')
|
||||||
print('特征向量\n', P)
|
print(sympy.pretty(D), '\n')
|
||||||
print('特征值\n', D.subs(a, -4).subs(b, 2))
|
print('特征向量\n', P, '\n')
|
||||||
print('特征向量\n', P.subs(a, -4).subs(b, 2))
|
print(sympy.pretty(P), '\n')
|
||||||
|
print()
|
||||||
|
|
||||||
|
print('特征值\n', D.subs(a, -4).subs(b, 2), '\n')
|
||||||
|
print(sympy.pretty(D.subs(a, -4).subs(b, 2)), '\n')
|
||||||
|
print('特征向量\n', P.subs(a, -4).subs(b, 2), '\n')
|
||||||
|
print(sympy.pretty(P.subs(a, -4).subs(b, 2)), '\n')
|
||||||
print()
|
print()
|
||||||
|
|
||||||
# 和numpy对比
|
# 和numpy对比
|
||||||
|
Loading…
x
Reference in New Issue
Block a user