sympy 라이브러리를 사용하여 다음 방정식을 풀려고합니다. I = -0.53V + 65.88 내가 다음 코드 줄 사용하고 : from sympy import *
V = Symbol('vi')
I = -0.5*vi + 65.88
solve(V - 5, I)
을하지만, 그것은 나에게 빈 목록을 반환합니다. 나는이 코드가 RHS에 알려지지 않은 값을
그리스 문자 nu 다음에 위 첨자가 오는 기호를 얻으려고합니다. 이 라텍스를 사용하여 쉽게 달성 할 수있다 : nuprime = symbols('{\nu}\'')
nuprime = symbols('{nu}{\'}')
nuprime = symbols('nu\'')
nuprime = symbols('$nu\'$')
몇 가지를 언급하기 : 나는 SymP
sympy을 사용하여 미분 방정식 시스템을 처리했습니다. 방정식을 기호식으로 작성하고 autowrap을 사용하여 cython으로 컴파일 한 다음 결과 함수를 scipy ODE 해석기로 전달합니다. 이 작업의 가장 큰 이점 중 하나는 sympy jacobian 함수를 사용하여 jacobian을 상징적으로 풀어 컴파일하고 ODE 해석기로도 해석 할 수 있다는
sympy에서 임의 변수의 조건부 기대치를 계산하려면 어떻게해야합니까? 다음이 from sympy.stats import *
v = Uniform("v",0,1)
E(v)
이 제대로 1/2 반환하지만 : 나는 this을 읽고 시도 E(v, v>1/2)
가 NaN을 반환합니다. 나는 또한 시도 : E(v, where(v > 1/2))
그것 (이
B를 (1,0,0) (0, -1,0) (0,0,1) 시도했을 때 행렬 A는 A*B*A = B*A*B이고 A^2는 1을 찾아야합니다. sympy에 : sympy.solve(A*B*A - B*A*A) import sympy as sp
a,b,c,d,e,f,g,h,k = sp.symbols('a b c d e f g h k')
B = sp.Matrix([[1
Jupyter QtConsole에서 실행중인 Python v.3.6을 사용하고 있습니다. 저는 예측을 조사 점수와 연결하는 개인 프로젝트에 Sympy를 사용하여 데이터 세트에서 선형 대수학을 시도하고 있습니다. 본질적으로 N = 14 선형 방정식과 M = 5 미지수의 증강 된 매트릭스를 설정하고 시스템을 해결하려고합니다. 내 문제는 내가 증강 매트릭스에 s
기호 복소 행렬 M (크기가 3x3)의 고유 값을 계산하려고합니다. 경우에 따라 eigenvals()이 완벽하게 작동합니다. 예를 들어, 다음 코드 : import sympy as sp
kx = sp.symbols('kx')
x = 0.
M = sp.Matrix([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]])
M[0
sympy에서 일반적인 조건에 의존하는 두 개의 임의 변수 X와 Y를 어떻게 정의 할 수 있습니까? 예를 들어 다음과 같은 문제를 해결하려면 어떻게해야합니까? 우리는 주사위를 던집니다. 1에 해당하면 X = 1 및 Y = 0입니다. 2에 해당하면 X = 0 및 Y = 1입니다. 그렇지 않으면 X = Y = 0입니다. X, Y의 공분산은 얼마입니까?
sympy와 확장 또는 단순화 기능을 사용하여 (L + L ')을 L'+ L ''로 변환하고 싶습니다. import sympy
sympy.init_printing() # math as latex
z, L = sympy.symbols('z,L')
expr = sympy.Derivative(L + sympy.Derivative(L,z), z)
expr