我试图在sympy中用对数解决一个简单的等式,但是我得到一个RuntimeError：当我尝试执行代码时,超出了最大递归深度.这是我在做的事情：

import sympy as sp
import numpy as np

pH = sp.Symbol("pH")
pCO2 = sp.Symbol("pCO2")
HCO3 = sp.Symbol("HCO3")

myhco3 = 10.0**(7.0 - 6.1 + np.log10(0.03 * 44.0))


hh = sp.Eq(pH, 6.1 + sp.log(HCO3, 10) - sp.log(0.03 * pCO2, 10))
eqs = [hh,
       sp.Eq(pH, 7.0),
       sp.Eq(pCO2, 44.0)]

result = sp.solve(eqs, dict=True)
print result

错误发生在我尝试sp.solve方程的行上.这似乎是一个相当简单的方程式来解决.是否需要设定一些同情假设？

解决方法:

如果你想要一个符号解决方案,基于代数操作(这是SymPy的用途),你应该尽可能地避免浮动.例如,6.1以双精度表示为3433994715870003/562949953421312,并且当这样的系数满足对数时,代数操作可以容易地产生像1933167165348049724692481703936这样的多项式方程,其不会带来任何好处.如果不是

hh = sp.Eq(pH, 6.1 + sp.log(HCO3, 10) - sp.log(0.03 * pCO2, 10))
eqs = [hh, sp.Eq(pH, 7.0), sp.Eq(pCO2, 44.0)]

你写

hh = sp.Eq(pH, sp.Rational('6.1') + sp.log(HCO3, 10) - sp.log(sp.Rational('0.03') * pCO2, 10))
eqs = [hh, sp.Eq(pH, 7), sp.Eq(pCO2, 44)]

输出将立即出现：

[{pCO2: 44, pH: 7, HCO3: 33*10**(9/10)/25}]

外卖点：

>如果您的系数是浮点数并且您期望浮点输出,则需要数值解算器(请参阅SciPy.optimize)而不是符号.
>对于符号解,请确保等式中涉及的数字具有干净的代数结构：例如sqrt(sp.Rational(‘6.1’)).