pysindy自定义函数库，附python代码

PySindy是一个用于符号识别的Python库，它可以用来从实验数据中推导出微分方程。PySindy使用了一种基于稀疏回归的方法来寻找最简化的微分方程，这些方程能够描述给定数据的行为。自定义函数库是PySindy的一个特性，它允许用户添加自定义的函数来构建模型库。这样，用户可以探索非线性系统中的动力学特征，这些特征可能无法仅通过PySindy默认的函数库来捕捉。

要自定义函数库，你可以创建一个函数列表，并将其传递给`PySindy`类。每个函数都应该接受一个一维数组作为输入并返回一个一维数组作为输出。

下面是一个如何使用PySindy自定义函数库的简单示例：

from pysindy import SINDy
import numpy as np

# 定义自定义函数
def my_custom_function(x):
    return x**2

# 创建自定义函数列表
custom_library_functions = [
    my_custom_function
]

# 创建SINDy模型实例并设置自定义函数库
model = SINDy(feature_library=custom_library_functions)

# 假设X是一个二维数组，每一列是一维时间序列数据
# X = ... (此处应有数据)

# 训练模型
# model.fit(X, t=...时间步长...)

# 获取识别出的微分方程
# model.print()

请注意，上述代码中的`X`变量应当包含你希望用PySindy分析的时间序列数据，并且你需要有一个时间步长`t`，这些数据应当是一个二维的numpy数组，其中每一列对应于一个时间序列。`fit`函数会根据提供的数据来训练模型，并识别出描述数据动态的微分方程。