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

时间: 2024-05-09 11:15:04 浏览: 199
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sympy.github.com:SymPy的网页（sympy.org）

你的代码存在一些语法错误。可以尝试以下代码： ```python import sympy 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.symbols` 函数来定义符号变量 `x`，并使用 `sympy.lambdify` 函数将 `y` 转换为可用于积分计算的函数。 另外，如果你想要输出误差值，可以将 `print` 语句改为以下代码： ```python print(f"Result: {result}, Error: {error}") ```
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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

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=(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)

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。 接下来，使用 sp.Interval() 函数定义了积分区域 D，其实际上是一个矩形区域，由两个区间的积得到。 最后，...

from sympy import simplify import numpy as np import sympy as sp from sympy import symbols x, y, z = symbols('x y z') F = (x**2 + y**2 - 1)*(x**2 + z**2 - 1)*(y**2 + z**2 - 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 - x*E, J - x*F], [J - x*F, K - x*G]])).subs({x:0, y:0}))跑不出来，

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 $0$，最后对行列式进行因式分解。但是，这段代码可能存在一些问题，例如变量 FK 应该是 Fk，因此会导致代码无法运行。如果你遇到了问题，可以...

import sympy as sp x,y,z=sp.symbols('x y z') f=(x**2+y**2-1)(y**2+z**2-1)(x**2+z**2-1)-1 f

f(x,y,z) = (x^2 + y^2 - 1)(y^2 + z^2 - 1)(x^2 + z^2 - 1) - 1 其中，使用了SymPy库中的symbols函数定义了三个符号变量x、y和z，然后使用这些符号变量定义了函数f的表达式。 这个代码段并没有输出任何结果，只是...

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)

它使用了Sympy、Matplotlib、NumPy和SciPy库。 首先，定义了一些变量和常量，如空气密度（p）、飞机质量（m）、攻角（a）、展弦比（ar）、翼面积（s）、自由落体加速度（g）等。 然后，定义了一个名为"airplane"的...

import sympy as sp init_print() x,y,z=sp.symbols('x y z') f=(x**2+y**2-1)(y**2+z**2-1)(x**2+z**2-1)-1 修改这段代码

这段代码中的 init_...f = (x**2 + y**2 - 1)*(y**2 + z**2 - 1)*(x**2 + z**2 - 1) - 1 这样修改之后，使用 sp.init_printing() 函数可以更好地显示符号计算的结果。同时，修改了表达式的格式，使其更易读。

from sympy import * x = symbols('x') eq = Eq(95*x**5 +469*x**4+920*x**3+920*x**3+890*x**2+415*x**1+65 , 0) sol = solve(eq, x) print(sol)

这段代码使用了Python的sympy库来解方程。首先导入sympy库并定义变量x，然后定义方程eq，使用Eq函数将...根据提供的代码，方程为95x^5+469x^4+920x^3+920x^3+890x^2+415x^1+65=0，解为[-1.0, -0.5, -0.2, 0.2, 0.5]。

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。

#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)

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[1,4]之间。最后，它使用sympy.integrate()函数对被积函数f在积分区域D内进行多重积分，并打印出结果。 需要注意的是，这段代码中的符号计算功能...

已知y=(3*x**2+y)**(4*x+y)求在点(1,2)处的偏导数，并用Python编程实现（提示：复合函 数求导，设u=3*x**2+y、v=4*x+y。

dy/dx = (6*x)*(4*x+y)*(3*x**2+y)**(4*x+y-1) + 4*(3*x**2+y)**(4*x+y-1) 现在我们已经得到了在点(1,2)处的偏导数的表达式，接下来我们可以使用Python编程实现。 python import sympy as sp x, y = sp....

from sympy import * x=Symbol('x') y=x*atan(x)*log(exp(1+x**2)) dx=integrate(y,x) print(dx)出错怎么改

出错信息是什么呢？不过我看代码有一个小问题，log应该改为ln。可以这样修改代码： python ...y = x * atan(x) * ln(exp(1 + x**2)) dx = integrate(y, x) print(dx) 这样应该就可以正常运行了。

from sympy import expand, factor expanded_expr = expand(x*expr) expanded_expr x**2 + 2*x*y factor(expanded_expr) x*(x + 2*y)

1. from sympy import expand, factor: This line imports the expand and factor functions from the sympy library. 2. expanded_expr = expand(x*expr): This line multiplies the variable x with ...

#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-t*grad)) # print(F.subs([(x1,(x-t*grad)[0]),(x2,(x-t*grad)[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 sympy import * x = Symbol("x") def f1(x): return x-1 def f2(x): return x+1 result1 = limit(f1(x),x,-1) result2 = limit(f2(x),x,1) result3 = f1(x*x) result4 = f2(x*x) plot((f1(x), (x, -2,0)), (f2(x), (x, 0, 1)))如何修改

from sympy import * x = symbols("x") def f1(x): return x - 1 def f2(x): return x # 求导 f1_dx = diff(f1(x), x) f2_dx = diff(f2(x), x) # 极限 result1 = limit(f1(x), x, -1) result2 = limit(f2(x), x,...

from Crypto.Util.number import * from sympy import * from secret import flag def keygen(nbit): p, q = [getPrime(nbit) for _ in range(2)] return (p, q) p, q = keygen(1024) n = p * q D = 1117 x = y = symbols('x y') eq = Eq(x**2 - D*y**2, 1) sol = solve(eq, (x, y)) x, y = sol[0] factors = factorint(n) p, q = factors.keys() u1 = pow(233*n**2+1, p-1, p) u2 = pow(233*n**2+1, q-1, q) v = (u1*q*inverse(q, p) + u2*p*inverse(p, q)) % n t = len(flag)//2 enc1 = int(input("enc1:")) enc2 = int(input("enc2:")) part1 = pow(enc1, inverse((p-1)*(q-1), n), n) part2 = pow(enc2, (p+1)//4 * (q+1)//4, n) flag = long_to_bytes(part1) + long_to_bytes(part2) print(flag)请运行这段代码

由于 $p$ 和 $q$ 都是奇素数，因此有 $p-1=2^{s_p}t_p$ 和 $q-1=2^{s_q}t_q$，其中 $t_p$ 和 $t_q$ 都是奇数。根据 Tonelli–Shanks 算法，可以计算出 $m_2^{(p+1)/4}$ 和 $m_2^{(q+1)/4}$ 的平方根 $r_p$ 和 $r_q$...

import sympy from sympy import diff from sympy import hessian import numpy as np import pandas as pd def f(x1,x2): return 2*x1**2+x2**2 def f1(x1,x2): x=diff(f(x1,x2),x1) return x def f2(x1,x2): y=diff(f(x1,x2),x2) return y def niudun(x1,x2,e): x3=np.array([x1,x2]) x1,x2=sympy.symbols('x1 x2') k=1 grad=np.array([f1(x1,x2),f2(x1,x2)]) heisai=hessian(f(x1,x2),(x1,x2)) heisai=np.array(heisai,dtype='float') niheisai=np.linalg.inv(heisai) d=-1*np.dot(niheisai,grad) fan=np.linalg.norm(np.array(d.astype(float)),ord=2) while abs(fan)>e: x4=np.array(x3)+np.array(d) k+=1 x3=x4 x1=x3[0] x2=x3[1] grad=np.array([f1(x1,x2),f2(x1,x2)]) heisai=hessian(f(x1,x2),(x1,x2)) heisai=np.array(heisai,dtype='float') niheisai=np.linalg.inv(heisai) d=-1*np.dot(np.array(niheisai),grad) d=pd.DataFrame(d,dtype=np.float16) fan=np.linalg.norm(np.array(d.astype(float)),ord=2) return ("运行次数为："+k+','+"极值点为："+x4) x1,x2 = map(float,input("请输入初点：").split(' ')) e= eval(input("请输入精度：")) print(niudun(x1,x2,e))

这段代码实现了牛顿法求解二元函数的最优解，其中 f 是目标函数，f1 和 f2 分别是目标函数关于 $x_1$ 和 $x_2$ 的偏导数，niudun 函数使用牛顿法求解最优解。 具体来说，niudun 函数的输入参数包括初值点...

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