5.4Python数据处理篇之Sympy系列(四)---微积分

目录

前言

今天讲的是,有关sympy的微积分部分的知识。

对应官网的知识:Calculus

官网教程

https://docs.sympy.org/latest/tutorial/calculus.html

(一)求导数-diff()

1.一阶求导-diff()

(1)说明:

语法是:diff(expr,x)

(2)源代码:

from sympy import *

# 初始化
x = symbols('x') # 表达式
expr1 = cos(x) expr2 = exp(x**2) # 求导
r1 = diff(expr1, x)
r2 = diff(expr2, x) print("r1:", r1)
print("r2:", r2)

(3)输出:

\(\cos(x)\) --> \(-\sin(x)\)

\(e^{x^2}\) --> \(2xe^{x^2}\)

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2.多阶求导-diff()

(1)说明:

多阶求导同样的使用diff(),其有两种形式

  1. 带参数中,添加几个x,就是对x的几次求导。diff(expr, x, x,x……)
  2. 用数字来控制所求的阶数:diff(expr, x, n)

(2)源代码:

from sympy import *

# 初始化
x = symbols('x') # 表达式
expr1 = x**4 # 第一种形式多阶求导
r1 = diff(expr1, x)
r2 = diff(expr1, x, x)
r3 = diff(expr1, x, x, x) print("="*30)
print(r1)
print(r2)
print(r3) # 第二种形式多阶求导
r4 = diff(expr1, x, 1)
r5 = diff(expr1, x, 2)
r6 = diff(expr1, x, 3) print("="*30)
print(r4)
print(r5)
print(r6)

(3)输出:

\(x^4\) --> \(24x\)

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3.求偏导数-diff()

(1)说明:

diff()也可以单独对一个变量求导,这便是偏导数。

(2)源代码:

from sympy import *

# 初始化
x, y, z = symbols('x y z') # 表达式
expr1 = exp(x*y*z) # 求导
r1 = diff(expr1, x, y, y, z, z, z, z)
r2 = diff(expr1, x, 1, y, 2, z, 4) print("r1:", r1)
print("r2:", r2) print(latex(r1))
print(latex(r2))

(3)输出:

\(e^{xyz}\) --> \(x^{3} y^{2} \left(x^{3} y^{3} z^{3} + 14 x^{2} y^{2} z^{2} + 52 x y z + 48\right) e^{x y z}\)

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(二)求积分-integrate()

(1)说明:

求积分有三种形式,并且都用的是integrate()方法

  1. 求不定积分:integrate(expr, var)
  2. 求定积分:integrate(expr, (var, min, max))
  3. 求多重积分:integrate(expr, (var1, min, max),(var2,min,max))

(2)源代码:

from sympy import *

# 初始化
x, y = symbols('x y') # 表达式
expr1 = cos(x)
expr2 = exp(-x)
expr3 = exp(-x**2-y**2) # 求不定积分
r1 = integrate(expr1, x) # 求定积分
r2 = integrate(expr2, (x, 0, oo)) # 求多重积分
r3 = integrate(expr3, (x, -oo, oo), (y, -oo, oo)) print("r1:", r1)
print("r2:", r2)
print("r3:", r3)

(3)输出:

\(\cos{\left (x \right )}\)-->\(\sin{\left (x \right )}\)

\(\int_{0}^\infty{e^{- x}dx}​\)-->\(1​\)

\(\int_{-\infty}^\infty \int_{-\infty}^\infty e^{- x^{2} - y^{2}}dxdy\)-->\(\pi\)

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(三)求极限-limit()

(1)说明:

求极限使用limit(),其有下两种使用方法:

  1. 趋进某个点的极限:limit(expr, var, doit)
  2. 从侧边趋进某个值的极限:limit(expr, var,doit, "+") (左侧趋进同理)

注:sympy里,不可以使用无穷的趋进。

(2)源代码:

from sympy import *

# 初始化
x = symbols('x') # 表达式
expr1 = sin(x)/x
expr2 = 1/x # 求趋于某个值的极限
r1 = limit(expr1, x, 0) # 正向趋进
r2 = limit(expr2, x, 0, '+') # 负向趋进
r3 = limit(expr2, x, 0, '-') print(r1)
print(r2)
print(r3)

(3)输出:

\(\lim_{x \to 0}\sin(x)/x\)-->\(1\)

\(\lim_{x \to 0^+}​\)-->\(\infty​\)

\(\lim_{x \to 0^-}\)-->\(-\infty​\)

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(四)级数展开-series()

1.说明:

级数展开请使用:series(expr, x0, xn),使用.removeO()去除尾数。

2.源代码:

from sympy import *

# 初始化
x = symbols('x') # 表达式
expr1 = exp(sin(x)) # 级数展开
r1 = expr1.series(x, 0, 6) # 去除尾数
r2 = expr1.series(x, 0, 6).removeO() print(r1)
print(r2)

3.输出:

\(e^{\sin(x)}​\)-->\(1 + x + \frac{x^{2}}{2} - \frac{x^{4}}{8} - \frac{x^{5}}{15} + O\left(x^{6}\right)​\)

\(e^{\sin(x)}\)-->\(- \frac{x^{5}}{15} - \frac{x^{4}}{8} + \frac{x^{2}}{2} + x + 1​\)

5.4Python数据处理篇之Sympy系列(四)---微积分

作者:Mark

日期:2019/03/17 周日

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