python怎么求二阶偏导数小于0时 其中一个参数的范围

要求二元函数的二阶偏导数小于0时，其中一个参数的范围，可以使用Python中的Sympy模块和Numpy模块。具体步骤如下：

1. 导入所需的模块：

import sympy as sp
import numpy as np

2. 声明变量：

x, y = sp.symbols('x y')

3. 定义函数：

f = x**2 + y**3

4. 求二阶偏导数：

fxx = sp.diff(f, x, x)

5. 求参数范围：

# 将二阶偏导数转换为numpy中的函数
fxx_np = sp.lambdify((x, y), fxx, 'numpy')

# 定义参数范围
x_range = np.linspace(-10, 10, 100)
y_range = np.linspace(-10, 10, 100)

# 构造网格点
xx, yy = np.meshgrid(x_range, y_range)

# 计算二阶偏导数的值
fxx_values = fxx_np(xx, yy)

# 找到符合条件的参数
satisfying_x = xx[np.where(fxx_values < 0)]

这样，我们就可以得到二阶偏导数小于0时，其中一个参数的范围。在上面的例子中，我们使用了numpy中的`linspace`函数构造了参数范围，然后使用`meshgrid`函数生成网格点，最后计算二阶偏导数的值，并通过`where`函数找到符合条件的参数。