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(a**2k1-b**2k2)-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

时间: 2024-03-17 09:42:48 浏览: 83
WHL

sympy-1.5.1-py2.py3-none-any.whl

我注意到您的代码中有一些语法错误，具体如下： 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(*)，应该将(a**2*k1-b**2*k2)和omega/u相乘，正确的代码应该是： ``` eq2 = sp.Eq((a*k1-b*k2)*beta+omega/u*(a**2*k1-b**2*k2)-a*k1*sigma -Iz*omega,0) ``` 修改后，您的代码应该可以正常运行了。
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from sympy import symbols, diff, solve, Eq, Reals # 定义变量和参数 x= symbols('x') # 求导数 expr = 50 * x - x **3 expr.diff(x, 1)在確定的極大值點，計算最大收益代码

from sympy import symbols, diff, solve, Eq, Reals # 定义变量和参数 x = symbols('x') # 定义函数 expr = 50 * x - x**3 # 求一阶导数 first_derivative = expr.diff(x, 1) # 求解导数为零的方程，得到可能的...

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))

from sympy import diff, 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...

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，

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 $0$，...

#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 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

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...

import math from sympy import * def ksi(thetai,thetar,wavelength): w = 12 wr = math.radians(w) thetair = math.radians(thetai) thetarr = math.radians(thetar) print(thetai,thetar,wavelength) result = (1/wavelength)*math.tan(wr)*(math.cos(thetair)+math.cos(thetarr)) print("ksi",result) return result a = 13.68 wavelength = 10 p = [-1,0] q = [-1,0] thetai = 24 thetair = math.radians(thetai) sthetai = math.sin(thetair) cthetai = math.cos(thetair) faii = 0 faiir = math.radians(faii) sfaii = math.sin(faiir) cfaii = math.cos(faiir) thetarr = Symbol('thetarr') fairr = Symbol('fairr') for j in p: for k in q: print("衍射级次为：","p:",j,",","q:",k) x = solve([sin(thetarr)*cos(fairr)-sthetai*cfaii-j/a*wavelength,sin(thetarr)*sin(fairr)-sthetai*sfaii-k/a*wavelength],[thetarr,fairr]) for f in range(0,2): thetar = math.degrees(x[f][0]) fair = math.degrees(x[f][1]) if thetar < -90 or thetar > 90: continue if fair < -90 or fair > 90: continue print("fair",fair) print("thetar",thetar) n1 = a*(j/a-ksi(thetai,thetar,wavelength)/math.sqrt(2)) print(n1) n11=sinc(n1) print(n11) part1 = math.pow(n11,2) print("part1",part1) n2 = a*(k/a-ksi(thetai,thetar,wavelength)/math.sqrt(2)) n22=sinc(n2) part2 = math.pow(n22,2) print("part2",part2) n = part1*part2 print("衍射效率为",n*100,"%") 检查上面代码有无错误

根据代码，导入math和sympy模块的语句是正确的。 2. 检查函数定义是否正确。根据代码，函数ksi(thetai, thetar, wavelength)的定义是正确的。 3. 检查变量赋值是否正确。根据代码，变量a、wavelength、...

eq1 = sp.Eq((k1+k2)*beta+omega/(vx/math.tan(beta))*(a*k1-b*k2)-k1*sigma -m*(0.09+vx/math.tan(beta)*omega),0) eq2 = sp.Eq((a*k1-b*k2)*beta+omega/(vx/math.tan(beta))*(a^2*k1-b^2*k2)-a*k1*sigma -Iz*omega,0)

这段代码看起来像是在使用SymPy进行符号计算，其中sp.Eq()是用来表示等式的函数。这里定义了两个方程eq1和eq2，每个方程包括一些符号变量和常数。在这里，^符号应该用**表示，因为Python中没有^运算符用于幂运算。 ...

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

这段代码的作用是画出对数函数的图像及其一阶导数图像。...需要注意的是，这段代码中没有对 x 取大于0的值，因此在 x=0 时会出现错误。另外，代码中的注释比较少，可读性有些欠缺，建议加上更详细的注释。

from sympy import symbols, Eq, solve # 定义方程组的变量 r,α1,α2, d,θ,θ1,θ2, = symbols('r α1 α2 d θ θ1 θ2') # 定义方程 eq1 = Eq(sympy.tanθ, (sympy.sinα2*sympy.sin(α1+θ1)-sympy.sinα1*sympy.cos(α2-θ2))/(sympy.sinα1*sympy.cos(α2-θ2)+sympy.sinα2*sympy.cos(α1+θ1))) eq2 = Eq(r/d, sympy.sinα1/sympy.sin(α1+θ1-θ)) # 求解方程组 solution = solve((eq1, eq2), (d,θ )) # 输出解 print(solution)

请注意，你在定义方程eq1和eq2时使用了sympy作为前缀，但是你在导入模块时使用了from sympy import symbols, Eq, solve，所以不需要在方程定义中使用sympy前缀。 另外，你的方程中使用了一些变量如θ1...

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。...

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

import sympy x = sympy.Symbol('x') 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...

from sympy import rc

import sympy rc 是一个函数，它用于设置Sympy库的全局配置参数。它的作用是修改Sympy库中相关的显示选项，如小数点后的位数、输出格式等。通常，rc函数用于修改默认的显示设置，以满足用户的需求。 例如，...

#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)

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,...

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。
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Windows平台下的Fastboot工具使用指南

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资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律，并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型，该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据，其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中，模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据，其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析（PCA）、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习，而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言，在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐，主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中，有几个非常重要的库： 1. NumPy：提供高性能的多维数组对象，以及处理数组的工具。 2. Pandas：一个强大的数据分析和操作工具库，提供DataFrame等数据结构，能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib：一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库，常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn：一个简单且高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，适用于大规模的数值计算，尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras：一个高层神经网络API，能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中，Python可以贯穿始终，从数据采集到模型部署，Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性，一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识，包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此，掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分，还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说，机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量，成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化，机器学习的应用领域也在不断扩大，从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案

![【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案](https://static.coggle.it/diagram/Wf_r5VcFBgABR93J/thumbnail?mtime=1510053270529) # 摘要 本文首先介绍wc命令的基本使用和功能，旨在为读者提供一个理解文本行、单词、字节统计的基础。随后，深入探讨了wc命令的高级用法，包括对多个文件的统计与比较，与其他工具如grep和awk的结合使用，以及通过管道实现的高效数据处理。文章第三部分关注wc命令的性能优化和实用技巧，包括提升效率的执行方法和解决常见使用问题的策略。最后，文章探索了wc命令的替代工具与功