- SymPy:SymPy是一个符号计算的Python库,SymPy支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散 数学、几何学、概率与统计、物理学等方面的功能。
前期准备工作:
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3import sympy as sp x = sp.Symbol('x') #对变量进行定义
任务1:
代码编写:
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15# 求导数 print('***任务1***') # 求导数 y=6x y1 = 6*x f1 = sp.diff(y1) #求导数的方法 print('y1的导数f1为:',f1) # 求导数 y=6x³+3x²+3 y2 = 6*x**3+3*x**2+3 f2 = sp.diff(y2) print('y2的导数f2为:',f2) # 求导数 y=1/x y3 = 1/x f3 = sp.diff(y3) print('y3的导数f3为:',f3)
输出结果:
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2===输出结果完全正确!===
任务2:
代码编写:
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12# 求积分 print('***任务2***') # f1的积分 fy1 = sp.integrate(f1,x) # x的作用是告知谁是变量 print('f1的积分为:',fy1) # f2的积分 fy2 = sp.integrate(f2,x) print('f2的积分为:',fy2) # f3的积分 fy3 = sp.integrate(f3,x) print('f5的积分为:',fy3)
输出结果:
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2===输出结果完全正确!===
任务3:
代码编写:
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12# 求极限 print('***任务3***') # y1的极限 L1 = sp.limit(y1,x,0) #x是变量,0是趋近的数 print('y1中x趋近于0的极限为:',L1) # y2的极限 L2 = sp.limit(y2,x,0) print('y2中x趋近于0的极限为:',L2) # y3的极限 L3 = sp.limit(y3,x,0) print('y3中x趋近于0的极限为:',L3)
输出结果:
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2===输出结果完全正确!===
上文使用Python进行了函数微分、积分与极限的一些基本运算,得到了正确的输出结果。
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最后
以上就是满意老师最近收集整理的关于用Python实现函数微分、积分与极限【学习笔记】的全部内容,更多相关用Python实现函数微分、积分与极限【学习笔记】内容请搜索靠谱客的其他文章。
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