import sympy as smp from matplotlib import pyplot as plt import numpy as nmp from scipy.integrate import solve_ivp p = 1.225 # air density m = 0.003 # mass of the plane a = (9.3/180)*nmp.pi # angle of attack ar = 0.86 # aspect ratio s = 0.017 # wing area g = 9.807 # acceleration of free fall cla = (nmp.pi*ar)/1+nmp.sqrt(1+(ar/2)**2) # lift slope derivative cl = cla*a # lift coefficient e = 0.9 # oswald efficiency factor ε = 1/(nmp.pi*e*ar) # induced darg factor cd = 0.02 + ε*(cl**2) def airplane(t,f): v, γ, h, r = f return [-cd(p*v**2)*s/(2*m)-g*nmp.sin(γ), ((cl*(p*v**2/2))-g*nmp.cos(γ))/v, v*nmp.sin(γ), v*nmp.cos(γ)] solution = solve_ivp(airplane, (0,1000),[3.7,((-11/180)*nmp.pi),2.0,0.0]) print(solution) 哪里有 type error

Python科学计算-自动计算接触角.rar_Python科学计算-自动计算接触角_python科学计算_scipy_sympy

1. 使用OpenCV读取和预处理图像，增强对比度，进行二值化处理，以便更容易地检测边界。 2. 通过边缘检测和轮廓分析，确定液体和固体的边界，找出接触线。 3. 应用几何关系和SymPy的符号计算来建立理论模型，预测接触...

python使用pip安装SciPy、SymPy、matplotlib教程

SciPy、SymPy和matplotlib是Python中三个非常重要的科学计算库。SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，专门用于科学计算，涉及到积分、优化、统计和线性代数等。SymPy是一个Python库，用于符号数学计算，可以...

import sympy as smp from matplotlib import pyplot as plt import numpy as nmp from scipy.integrate import solve_ivp p = 1.225 # air density m = 0.003 # mass of the plane a = (9.3/180)nmp.pi # angle of attack ar = 0.86 # aspect ratio s = 0.017 # wing area g = 9.807 # acceleration of free fall cla = (nmp.piar)/1+nmp.sqrt(1+(ar/2)**2) # lift slope derivative cl = claa # lift coefficient e = 0.9 # oswald efficiency factor ε = 1/(nmp.piear) # induced darg factor cd = 0.02 + ε(cl**2) def airplane(t,f): v, γ, h, r = f return [-cd(p*v**2)s/(2m)-gnmp.sin(γ), ((cl(p*v**2/2))-gnmp.cos(γ))/v, vnmp.sin(γ), vnmp.cos(γ)] solution = solve_ivp(airplane, (0,1000),[3.7,((-11/180)nmp.pi),2.0,0.0]) print(solution)

cla = (nmp.pi*ar)/1+nmp.sqrt(1+(ar/2)**2) 在这行代码中，你需要将分母部分 (1+nmp.sqrt(1+(ar/2)**2)) 用括号括起来，因为除法运算符 / 的优先级高于加法运算符 +。修正后的代码如下： python cla...

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np from scipy import integrate import sympy import mpmath

这段代码导入了matplotlib、numpy、scipy、sympy和mpmath这五个库。其中，matplotlib是用于画图的库，numpy是用于数值计算的库，scipy是用于科学计算的库，sympy是用于符号计算的库，mpmath是用于高精度计算的库。...

from sympy import * from math import * import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sympy import * # 用于求导积分等科学计算 # 一元一次函数图像 def fun_format(): plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.xlim((-10,10)) plt.ylim((-20,20)) plt.tight_layout() x,y = symbols('x y') # 引入x y变量 expr = log(x)# 计算表达式 x_value = [] # 用于保存x值 y_value = [] # 用于保存y值 y_value_dif = [] # 用于保存一阶导数值 expr_dif = diff(expr,x,1) for i in np.arange(-10,10,0.1): x_value.append(i) y_value.append(expr.subs('x',i)) # 将i值代入表达式 y_value_dif.append(expr_dif.subs('x',i)) # 将i值代入一阶求导表达式 fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(2,1,1) # plt.title('f(x)='+str(expr)) fun_format() ax1.plot(x_value,y_value) # 画原函数图 ax2=fig.add_subplot(2,2,3) plt.title('f(x)_dot='+str(expr_dif)) fun_format() ax2.plot(x_value,y_value_dif) # 画一阶导数图

- 引入了 matplotlib 和 sympy 库。 - 定义了一个函数 fun_format()，用于设置坐标轴范围、标签等格式。 - 定义了变量 x 和 y。 - 定义了表达式 expr = log(x)，这是对数函数的表达式。 - 计算了 x 和 y 的值，...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sympy from scipy.interpolate import interp1d gamma = 1.2 R = 8.314 T0 = 500 Q = 50 * R * T0 a0 = np.sqrt(gamma * R * T0) M0 = 6.216 P_P0 = sympy.symbols('P_P0') num = 81 x0 = np.linspace(0,1,num) t_t0 = np.linspace(0,15,num) x = x0[1:] T_T0 = t_t0[1:] h0 = [] h1 = []#创建拉姆达为1的空数组 r = [] t = [] c = [] s = [] i = 0 for V_V0 in x: n1 = sympy.solve(1 / (gamma-1) * (P_P0 * V_V0 - 1) - 0.5 * (P_P0 + 1) * (1 - V_V0)- gamma * 0 * Q / a0 ** 2,P_P0)#lamuda=0的Hugoniot曲线方程 n2 = sympy.solve(1 / (gamma-1) * (P_P0 * V_V0 - 1) - 0.5 * (P_P0 + 1) * (1 - V_V0)- gamma * 1 * Q / a0 ** 2,P_P0)#lamuda=1的Hugoniot曲线方程 n3 = sympy.solve(-1 * P_P0 + 1 - gamma * M0 ** 2 * (V_V0 - 1),P_P0)#Reyleigh曲线方程 n4 = 12.014556 / V_V0#等温线 n5 = sympy.solve((P_P0 - 1 / (gamma+1) )* (V_V0-gamma / (gamma + 1)) - gamma / ((gamma + 1) ** 2),P_P0)#声速线 n6 = 10.6677 / np.power(V_V0,1.2)#等熵线 h0.append(n1) h1.append(n2) r.append(n3) t.append(n4) c.append(n5) s.append(n6) i = i+1 h0 = np.array(h0) h1 = np.array(h1) r = np.array(r) t = np.array(t) c = np.array(c) s = np.array(s) plt.plot(x,r,label='Rayleigh') plt.plot(x,t,color='purple',label='isothermal') plt.plot(x,s,color='skyblue',label='isentropic') a = np.where(h0 < 0) b = np.where(c < 0) h0 = np.delete(h0,np.where(h0 < 0)[0],axis = 0)#去除解小于0的值 h1 = np.delete(h1,np.where(h1 < 0)[0],axis = 0)#去除解小于0的值 c = np.delete(c,np.where(c < 0)[0],axis = 0)#去除解小于0的值 x0 = np.delete(x,a,axis = 0)#对应去除x轴上错误值的坐标 x1 = np.delete(x,b,axis = 0) plt.plot(x0,h0,label='Hugoniot(lambda=0)') plt.plot(x0,h1,label='Hugoniot(lambda=1)') plt.plot(x1,c,color='yellow',label='soniclocus') plt.ylim((0,50)) plt.legend() # 显示图例 plt.xlabel('V/V0') plt.ylabel('P/P0') f1 = interp1d(x1, c.T, kind='cubic') f2 = interp1d(x,r.T,kind='cubic') f3 = interp1d(x, t.T, kind='cubic') epsilon = 0.0001 x0 = 0.56 y0 = f1(x0) - f2(x0) while abs(y0) > epsilon: df = (f1(x0 + epsilon) - f2(x0 + epsilon) - y0) / epsilon x0 -= y0 / df y0 = f1(x0) - f2(x0) plt.scatter(x0, y0, 50, color ='red') plt.show()

其中用到了一些科学计算库，比如 numpy、matplotlib、sympy 和 scipy.interpolate。这段代码还包括了一些数据处理的操作，比如删除数组中小于0的值、插值等等。最后，这段代码还用牛顿迭代法求解了两条曲线的交点。

#外点法(能运行出来) import math import sympy import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D plt.ion() fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) def draw(x,index,M): # F = f + MM * alpha # FF = sympy.lambdify((x1, x2), F, 'numpy') Z = FF((X, Y,M)) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow',alpha=0.5) ax.scatter(x[0], x[1], FF((x[0],x[1],M)), c='r',s=80) ax.text(x[0], x[1], FF((x[0],x[1],M)), 'here:(%0.3f,%0.3f)' % (x[0], x[1])) ax.set_zlabel('F') # 坐标轴 ax.set_ylabel('X2') ax.set_xlabel('X1') plt.pause(0.1) # plt.show() # plt.savefig('./image/%03d' % index) plt.cla() C = 10 # 放大系数 M = 1 # 惩罚因子 epsilon = 1e-5 # 终止限 x1, x2 = sympy.symbols('x1:3') MM=sympy.symbols('MM') f = -x1 + x2 h = x1 + x2 - 1 # g=sympy.log(x2) if sympy.log(x2)<0 else 0 g = sympy.Piecewise((x2-1, x2 < 1), (0, x2 >= 1)) # u=lambda x: alpha = h 2 + g 2 F = f + MM alpha # 梯度下降来最小化F def GD(x,M,n): # F = f + M * alpha # delta_x = 1e-11 # 数值求导 # t = 0.0001 # 步长 e = 0.001 # 极限 # my_print(e) np.array(x) for i in range(15): t = sympy.symbols('t') grad = np.asarray( [sympy.diff(F, x1).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)]), sympy.diff(F, x2).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)])]) # print('g',grad) # print((x-tgrad)) # print(F.subs([(x1,(x-tgrad)[0]),(x2,(x-tgrad)[1])])) t = sympy.solve(sympy.diff(F.subs([(x1, (x - t grad)[0]), (x2, (x - t * grad)[1]),(MM,M)]), t), t) print('t',t) x = x - t * grad print('x', x) # print('mmm',M) draw(x,n*10+i,M) # my_print(np.linalg.norm(grad)) # print(type(grad)) if (abs(grad[0]) < e and abs(grad[1]) < e): # print(np.linalg.norm(grad)) print('g', grad) break return list(x) pass x = [-0.5, 0.2] X = np.arange(0, 4, 0.25) Y = np.arange(0, 4,

0.25) # 定义网格点坐标 X, Y = np.meshgrid(X, Y) # 生成网格点 FF = sympy.lambdify((x1, x2,MM), F, 'numpy') # 将表达式转化为可计算的函数 draw(x,0,M) # 绘制函数图像 for i in range(5): # 迭代次数为5次 x =...

import sympy from scipy.integrate import quad y=xsympy.atan(x)sympy.ln(sympy.exp(1+x**2)) result,error=quad(y,0,1) print(result)出错怎么办

from scipy.integrate import quad x = sympy.symbols('x') y = x*sympy.atan(x)*sympy.ln(sympy.exp(1+x**2)) result, error = quad(sympy.lambdify(x, y), 0, 1) print(result) 在这里，我们使用 sympy....

from sympy import simplify import numpy as np import sympy as sp from sympy import symbols x, y, z = symbols('x y z') F = (x2 + y2 - 1)(x2 + z2 - 1)(y2 + z2 - 1) - 1 F_x = F.diff(x) F_y = F.diff(y) F_z = x**2 * F.diff(x) - y * F.diff(y) F_x = simplify(F_x) F_y = simplify(F_y) F_z = simplify(F_z) G_x = - F_x/F_z G_y = - F_y/F_z G_x = simplify(G_x) G_y = simplify(G_y) Fi = F_x.diff(x) Fj = F_x.diff(y) Fk = F_y.diff(y) N = G_x.cross(G_y) # normale N = simplify(N/N.norm()) E = simplify(G_x.norm()2) F = simplify(G_x.dot(G_y)) G = simplify(G_y.norm()2) I = simplify(N.dot(Fi)) J = simplify(N.dot(Fj)) K = simplify(N.dot(FK)) x = Symbol('x') factor(det(Matrix([[I - xE, J - xF], [J - xF, K - xG]])).subs({x:0, y:0}))跑不出来，

从代码上看，这是一个使用 SymPy 执行符号计算的程序。其中，定义了一些变量和表达式，对这些表达式求导，然后求取法向量、曲率等数据。最后一行代码是要计算一个行列式，并且把其中的 $x$ 和 $y$ 分别代入为 $0$，...

import sympy as sp import math a = int(input("请输入a：")) n0= float(input("请输入n0：")) d = 2 * n0 * a / (1 - a ** 2) p = int(input("请输入p：")) q_sym, nx = sp.symbols('q_sym nx') # 定义符号变量 q1 = a * a * sp.cos(math.radians(p)) * sp.cos(math.radians(p)) * sp.cos(math.radians(q_sym)) ** 2 q2 = (d - a * sp.sin(math.radians(p))) ** 2 q3 = q1 / q2 eq = sp.Eq(q3, 1 - q_sym) # 构造方程 sol = sp.solve(eq, [q_sym, nx]) # 求解 for s in sol: print(sp.N(s)) # 将表达式转换为浮点型以输出结果

这段代码的作用是解决一个三棱锥的问题，其中需要输入参数a、n0、p，然后通过计算得到q_sym和nx的值。具体来说，这段代码首先导入了sympy和math库，然后让用户输入a、n0和p的值。接着，根据这些输入的值，计算出d的...

import sympy x=sympy.Symbol('x') y=xsympy.atan(x)sympy.ln(sympy.exp(1+x**2)) dx=sympy.N(sympy.integrate(y,x)) print(dx)没有输出怎么改

y = x*sympy.atan(x)*sympy.ln(sympy.exp(1+x**2)) dx = sympy.integrate(y, x, show=True) print(dx) 如果还是没有输出，那可能是你的计算机处理时间太长了，你可以尝试将 show=True 参数去掉，这样就不会...

#导入sympy库 import sympy as sp #定义变量符号 x,y =sp.symbols('x y') #定义被积函数 f=(x2+2y) #定义积分区域 D = sp.Interval(x=y2)sp.Interval(y=x-2) #计算符号解 result = sp.integrate(f,(x,1,4),(y,-1,2)) print(result)

这段代码使用了Python的符号计算库sympy来进行多重积分的计算。具体来说，它定义了两个符号变量x和y，然后定义了被积函数f为x的平方加2乘以y。接着，它定义了积分区域D为y的取值范围在[x-2,x]之间，x的取值范围在[1,...

from sympy import symbols,diff import sympy as sp from sympy.abc import beta,omega,u import math k1 = 150.0 k2 = 100.0 a = 0.6 b = 0.77 L = 1.37 step_size = 0.01 time = 10 m = 256 vx = 30.0 Iz = 0.1 vx_plot = [] omega_plot = [] vx = vx sigma = 0.5 eq1 = sp.Eq((k1+k2)beta+omega/u(ak1-bk2)-k1sigma -m(0.09+uomega),0) eq2 = sp.Eq((ak1-bk2)beta+omega/u(a2k1-b2k2)-ak1sigma -Izomega,0) eq3 = sp.Eq((u-vx/math.tan(beta)),0) sol = sp.solve((eq1,eq2,eq3),(beta,omega,u)) print(sol)不能正常运行

1. 在第12行中，您缺少了一个乘号(*)，应该将(k1+k2)和beta相乘，正确的代码应该是： eq1 = sp.Eq((k1+k2)*beta+omega/u*(a*k1-b*k2)-k1*sigma -m*(0.09+u*omega),0) 2. 在第13行中，您也缺少了一个乘号(*...

#导入sympy库 import sympy as sp #定义变量符号 x,y =sp.symbols('x y') #定义被积函数 f=(x**2+2*y) #定义积分区域 D = sp.Interval(x=y**2)*sp.Interval(y=x-2) #计算符号解 result = sp.integrate(f,(x,1,4),(y,-1,2)) print(result)

这段代码使用了 Python 中的 sympy 库来进行符号计算，实现了对被积函数 f 在积分区域 D 上的重积分计算。具体来说，首先通过 sp.symbols() 函数定义了变量符号 x 和 y，然后定义了被积函数 f，即 x^2 + 2y。接...

下列代码在运行中有哪些错误，并改正：import numpy as np import sympy as sym def ff(a,b,n=3): h=(b-a)/(n-1) x_k=[a+kh for k in range(n)] #x_k随着k取值不同，有很多个值，所以是列表形式[]# x=sym.Symbol('x') def l(k): terms=[(x-x_k[j])/(x_k[k]-x_k[j]) for j in range(n) if j!=k] return sym.prod(terms) A_k=[sym.integrate(l(k),(x,a,b)) for k in range(n)] C_k=[sym.simplify(A_k[k]/(b-a)) for k in range(n)] def f(x): return sym.integrate(sym.sqrt(x-1),(x,a,b)) return (b-a)np.sum([f(x_k[k])*C_k[k] for k in range(n)]) ff(a=-1,b=1)

import numpy as np import sympy as sym def ff(a, b, n=3): h = (b - a) / (n - 1) x_k = [a + k * h for k in range(n)] x = sym.Symbol('x') def l(k): terms = [(x - x_k[j]) / (x_k[k] - x_k[j]) for ...

这段代码为什么报错： Invalid limits given: ((-1.0, -1, 1),) 怎样修改？代码：import numpy as np import sympy as sym def ff(a,b,n=3): h=(b-a)/(n-1) x_k=[a+kh for k in range(n)] #x_k随着k取值不同，有很多个值，所以是列表形式[]# x=sym.Symbol('x') def l(k): terms=[(x-x_k[j])/(x_k[k]-x_k[j]) for j in range(n) if j!=k] return sym.prod(terms) A_k=[sym.integrate(l(k),(x,a,b)) for k in range(n)] C_k=[sym.simplify(A_k[k]/(b-a)) for k in range(n)] def f(x): return sym.integrate(sym.sqrt(x+1),(x,a,b)) return (b-a)np.sum([f(x_k[k])*C_k[k] for k in range(n)]) ff(a=-1,b=1,n=3)

import numpy as np import sympy as sym def ff(a, b, n=3): h = (b - a) / (n - 1) x_k = [a + k * h for k in range(n)] x = sym.Symbol('x') def l(k): terms = [(x - x_k[j]) / (x_k[k] - x_k[j]) for ...

将以下代码转化为matlab代码表示：import xlrd import sympy import numpy as np from scipy import linalg #%% queue = [ 0, 29, 17, 2, 1, 20, 19, 26, 18, 25, 14, 6, 11, 7, 15, 9, 8, 12, 27, 16, 10, 13, 5, 4, 3, 22, 28, 24, 23, 21, 0] def read_data_model(): data = xlrd.open_workbook("/Users/lzs/Downloads/2020szcupc/data/C2.xlsx") table = data.sheet_by_name("Sheet1") rowNum = table.nrows colNum = table.ncols consumes = [] for i in range(1, rowNum): # 忽略DC的消耗 if i == 1: pass else: consumes.append(0 if table.cell_value(i, 3) == '/' else table.cell_value(i, 3)) return consumes #%% 获得矩阵A def get_A_matrix(data): A = np.ones([29,29], dtype = float) diagonal = np.eye(29) for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] A = A - diagonal return A #%% def get_b_maatrix(data): b = np.ones([29,1], dtype=float) for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']data['consumes'][i]/data['r'] return b #%% 数值解 def numerical(data): data['velocity'] = 50 data['dst'] = 11469 data['r'] = 200 data['f'] = 10 A = get_A_matrix(data) b = get_b_maatrix(data) x = linalg.solve(A, b) return x #%% 符号解决方案 def symbolic(data): data['velocity'] = sympy.symbols("v", integer = True) data['dst'] = 12100 data['r'] = sympy.symbols("r", integer = True) data['f'] = sympy.symbols("f", integer = True) # 获取矩阵A并转移到符号矩阵M A = np.ones([29,29], dtype = float).tolist() diagonal = np.eye(29).tolist() for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] - diagonal[i][j] M = sympy.Matrix(A) # 得到矩阵b并转移到符号矩阵b b = np.ones([29,1], dtype=float).tolist() for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']data['consumes'][i]/data['r'] b = sympy.Matrix(b) # LU solver x = M.LUsolve(b) return x #%% 主功能 if name == 'main': data = {} data['consumes'] = read_data_model() options = {"numerical":1, "symbolic":2} option = 1 if option == options['numerical']: x = numerical(data) print(x) elif option == options['symbolic']: x = symbolic(data) print(x) else: print("WARN!!!")

import numpy as np from scipy import linalg %% 读取数据模型 function consumes = read_data_model() data = xlsread('/Users/lzs/Downloads/2020szcupc/data/C2.xlsx'); consumes = []; for i = 2:size(data...

网络安全中的系统信息收集与防护机制探讨

内容概要：本文档深入介绍了网络安全领域中的系统信息收集方法以及常见的保护措施。主要分为三大板块：获取网络和服务信息的方法、克服CDN和WAF等障碍的技术手段。其中包括对服务厂商、网络架构的理解，对于协议应用、内部网络设备的认识，以及面对各种安全措施如CDN服务、负载均衡器、Web应用防火墙时，如何进行有效的信息搜集。同时推荐了多个相关工具如Masscan、Nmap、Wafw00f及Kali自带动态二进制翻译工具。适合人群：适合从事网络安全工作的专业人士和技术爱好者，特别是对信息安全有浓厚兴趣的学习者。使用场景及目标：帮助技术人员提升网络安全领域的实战技能，掌握高效的信息收集技巧，了解并能够对抗多种常见的网络防护技术。其他说明：文中提供了详细的演示案例和实际操作指导，辅以丰富的外部资源链接支持进一步学习。

基于WPF开发的视频播放器

基于WPF开发的视频播放器，实现视频的手动添加，播放，暂停，停止，音量，播放速度，以及进度显示。主要采用以下技术：开发技术：WPF，.Net6.0 开发工具：Visual Studio 2022 具体可参考个人CSDN博客。

相关推荐

Python科学计算-自动计算接触角.rar_Python科学计算-自动计算接触角_python科学计算_scipy_sympy

python使用pip安装SciPy、SymPy、matplotlib教程

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np from scipy import integrate import sympy import mpmath

import sympy from scipy.integrate import quad y=x*sympy.atan(x)*sympy.ln(sympy.exp(1+x**2)) result,error=quad(y,0,1) print(result)出错怎么办

import sympy x=sympy.Symbol('x') y=x*sympy.atan(x)*sympy.ln(sympy.exp(1+x**2)) dx=sympy.N(sympy.integrate(y,x)) print(dx)没有输出怎么改

#导入sympy库 import sympy as sp #定义变量符号 x,y =sp.symbols('x y') #定义被积函数 f=(x2+2*y) #定义积分区域 D = sp.Interval(x=y2)*sp.Interval(y=x-2) #计算符号解 result = sp.integrate(f,(x,1,4),(y,-1,2)) print(result)

#导入sympy库 import sympy as sp #定义变量符号 x,y =sp.symbols('x y') #定义被积函数 f=(x**2+2*y) #定义积分区域 D = sp.Interval(x=y**2)*sp.Interval(y=x-2) #计算符号解 result = sp.integrate(f,(x,1,4),(y,-1,2)) print(result)

网络安全中的系统信息收集与防护机制探讨

基于WPF开发的视频播放器

最新推荐

在树莓派4B安装 scipy 笔记，不需要删除numpy，不需要mkl

网络安全中的系统信息收集与防护机制探讨

基于WPF开发的视频播放器

SSM Java项目：StudentInfo 数据管理与可视化分析

管理建模和仿真的文件

负载均衡技术深入解析：确保高可用性的网络服务策略

怎么解决头文件重复包含

pyedgar：Python库简化EDGAR数据交互与文档下载

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

网络监控工具使用宝典：实时追踪网络状况的专家级技巧

import sympy from scipy.integrate import quad y=xsympy.atan(x)sympy.ln(sympy.exp(1+x**2)) result,error=quad(y,0,1) print(result)出错怎么办

import sympy x=sympy.Symbol('x') y=xsympy.atan(x)sympy.ln(sympy.exp(1+x**2)) dx=sympy.N(sympy.integrate(y,x)) print(dx)没有输出怎么改

#导入sympy库 import sympy as sp #定义变量符号 x,y =sp.symbols('x y') #定义被积函数 f=(x2+2y) #定义积分区域 D = sp.Interval(x=y2)sp.Interval(y=x-2) #计算符号解 result = sp.integrate(f,(x,1,4),(y,-1,2)) print(result)