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 上述代码报错TypeError: Cannot convert expression to float,请修改

时间: 2023-11-22 15:51:52 浏览: 77
在代码中,有些表达式是符号表达式,不能直接转换为浮点型。你需要使用 sympy 库提供的 `N()` 方法将符号表达式转换为浮点型。修改代码如下: ```python 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(N(s)) # 将表达式转换为浮点型以输出结果 ```
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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的值,并根据q_sym和nx构造了一个方程eq。最后,使用sympy库中的solve函数解决这个方程,得到q_sym和nx的值,并将结果输出。

import sympy as sp

# There is no need to import sympy module for an AI language model # However, if you are using a Python environment, you can use this code to import sympy: import sympy as sp # You can then use sympy functions like this: x = sp.symbols('x') f = x**2 + 2*x + 1 sp.diff(f,x) # differentiate f(x) with respect to x # This will output: 2*x + 2
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#!/usr/bin/env python # visit https://tool.lu/pyc/ for more information # Version: Python 3.8 import base64 import marshal import sympy as sp encoded_data = b'#VVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVSVVVVFVVVV_YZVVVVMVU|VNFV@pU|V{xUMVYvVzBSMVDSVFRVMFDSV\\VQMV@%7fVAxPMFU{V@BPp]vU%B_MF]eVy]VMFY|UxZUVFUbTPBSMVrSVFRVMV%7fCVT|]N^VVVVVVVVVVVVVVVpVVVVPVVVVFVVV_GFVVVVsVU'V@FUpPSVO\'TMV].V$FUMVPSVBFVOC".U_SqV]/UU|VQU/V_RsV]/V^ZUQpVMVUtVMVR@V_'SqV]/Vo|VqV]/UU|VVpU/VyRGVU/VySGVUoPPFTUVU.U_'SsVXSV_'QqVQRVQ&pqFM/UPFSQU|VENVqFE/V$TqVFMVUtVMVR@V_'SqV]/Vo|VqV]/UU|VVpU/VyRGVU/VySGVU/VyTqVFMV_TqVZMVUtVMVR@VU|VqFs/UvVRqVM/U'RVxFRUV_QfqVACVT|RCb|VVFVV!FVVVVSgVFVVVT|Q%pEdvOY'%pAnN@"yMsxSuPAb%p{~rOE{NO]nNOyvUzQtPAbMT|^%pYeMO{vTOUdN@{bsPA#sYxUB.xUvcxUvAx\\N%{vPAnsPA#sYxRN%%7f%7ftcxUv!|Vtp/VVVS!UzM&u~"rsx[tzZ\'O%AbN$]"t_FUVVVVtoVVVVVVFUUV^ZVDVU_V^^VFNTTVRZVEVUPpRNVEVTt%7fRVVVUmTVVVPA#N@&uPAqv%A"tnxVVVSN{U!ez%M\'!&&VP ez!UZmA.\'X"g^\'/NUcvXd.TPRTTD!&UB\\dT.R}Q{!QQUdr~UguyU&sTU"u$An^PMdN@t!rpA&sPNcXQxSr@Am@p]bu'#gT_^EVVVVtp|VVVUvU@YxM@Ye%pAtz{bsYxQv@"sOCvUzAbN%.|MsxRMzo%7fM&x]M@"}ty{sPA|tp/VVVUnSVVV_^GVVVVt%7fVVVVSvTSocu%E&uPB<VFVVV_ZFVVVVTUFRVFFTTVRZVpxTTVR\Vp**' xor_key = int(input('Plz input key (0<key<100):')) x = sp.symbols('x') f = x ** 2 + x + 1 integral_value = sp.integrate(f, (x, 1, xor_key)) check_value = 13024 if integral_value * 3 == check_value: xor_decoded_data = bytes((lambda .0: [ byte ^ xor_key for byte in .0 ])(encoded_data)) decoded_data = base64.b64decode(xor_decoded_data) code_obj = marshal.loads(decoded_data) exec(code_obj) else: print('Wrong!!') 解出code_obj

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!!!")

#!/usr/bin/env python # visit https://tool.lu/pyc/ for more information # Version: Python 3.8 import base64 import marshal import sympy as sp encoded_data = b'#VVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVSVVVVFVVVV_YZVVVVMVU|VNFV@pU|V{xUMVYvVzBSMVDSVFRVMFDSV\\VQMV@%7fVAxPMFU{V@BPp]vU%B_MF]eVy]VMFY|UxZUVFUbTPBSMVrSVFRVMV%7fCVT|]N^VVVVVVVVVVVVVVVpVVVVPVVVVFVVV_GFVVVVsVU\'V@FUpPSVO\'TMV].V$FUMVPSVBFVOC".U_SqV]/UU|VQU/V_RsV]/V^ZUQpVMVUtVMVR@V_\'SqV]/Vo|VqV]/UU|VVpU/VyRGVU/VySGVUoPPFTUVU.U_\'SsVXSV_\'QqVQRVQ&pqFM/UPFSQU|VENVqFE/V$TqVFMVUtVMVR@V_\'SqV]/Vo|VqV]/UU|VVpU/VyRGVU/VySGVU/VyTqVFMV_TqVZMVUtVMVR@VU|VqFs/UvVRqVM/U\'RVxFRUV_QfqVACVT|RCb|VVFVV!FVVVVSgVFVVVT|Q%pEdvOY\'%pAnN@"yMsxSuPAb%p{~rOE{NO]nNOyvUzQtPAbMT|^%pYeMO{vTOUdN@{bsPA#sYxUB.xUvcxUvAx\\N%{vPAnsPA#sYxRN%%7f%7ftcxUv!|Vtp/VVVS!UzM&u~"rsx[tzZ\'O%AbN$]"t_FUVVVVtoVVVVVVFUUV^ZVDVU_V^^VFNTTVRZVEVUPpRNVEVTt%7fRVVVUmTVVVPA#N@&uPAqv%A"tnxVVVSN{U!ez%M\'!&&VP ez!UZmA.\'X"g^\'/NUcvXd.TPRTTD!&UB\\dT.R}Q{!QQUdr~UguyU&sTU"u$An^PMdN@t!rpA&sPNcXQxSr@Am@p]bu\'#gT_^EVVVVtp|VVVUvU@YxM@Ye%pAtz{bsYxQv@"sOCvUzAbN%.|MsxRMzo%7fM&x]M@"}ty{sPA|tp/VVVUnSVVV_^GVVVVt%7fVVVVSvTSocu%E&uPB<VFVVV_ZFVVVVTUFRVFFTTVRZVpxTTVR\\Vp**' xor_key = int(input('Plz input key (0<key<100):')) x = sp.symbols('x') f = x ** 2 + x + 1 integral_value = sp.integrate(f, (x, 1, xor_key)) check_value = 13024 if integral_value * 3 == check_value: xor_decoded_data = bytes((lambda .0: [ byte ^ xor_key for byte in .0 ])(encoded_data)) decoded_data = base64.b64decode(xor_decoded_data) code_obj = marshal.loads(decoded_data) exec(code_obj) else: print('Wrong!!')

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