找不到sympy怎么运行 from sympy import * init_printing() # 定义命题 p, q, r, s = symbols('p q r s') premises = [p >> (q | r), q >> s, p, q & ~s] # 推理 conclusion = r for premise in premises: conclusion = conclusion.subs(premise) # 输出结论 if conclusion == True: print("小赵喜欢数学") else: print("推理无效")

时间: 2024-03-26 17:34:17 浏览: 12
如果找不到 `sympy` 模块，可以尝试在命令行或终端中使用以下命令安装： ``` pip install sympy ``` 如果仍然无法安装，可以尝试使用 `conda` 包管理器安装： ``` conda install sympy ``` 如果您使用的是 Jupyter Notebook 等交互式编程环境，可以在代码的开头添加以下语句，以确保正确导入 `sympy` 模块： ``` !pip install sympy from sympy import * init_printing() ``` 这将确保 `sympy` 模块被正确导入，并配置其输出格式以获得更好的显示效果。
相关问题

Python 运行出错： from sympy import * p=symbols（'p') d=p**2*(6*p**3-15*p**2+12*p-3) print('提取公因式为',d.factor（））

这段代码在运行时会出现语法错误。错误的原因是在第2行的代码中，`symbols`函数的括号中的引号没有正确闭合。正确的代码应该是： ```python from sympy import * p = symbols('p') d = p**2*(6*p**3 - 15*p**2 + 12*p - 3) print('提取公因式为', d.factor()) ```

q_in[i] = P_heat[i-1]/C_in + q_wall/(C_in * R_1) + (C_in - 1/R_1)*q_in[i-1] q_wall[i] = q_in[i-1]/R_1*C_wall + (1-1/(R_1*C_wall)-1/(R_2*C_wall))*q_wall[i-1] + q_out/(R_2*C_wall)可以用python帮我解一些这个方程组嘛

可以的，您可以使用SymPy库来解方程组。以下是一个简单的示例代码，可以帮助您入门： ```python from sympy import symbols, solve # 定义未知量 q_in1, q_in2, q_wall1, q_wall2 = symbols('q_in1 q_in2 q_wall1 q_wall2') # 定义已知量 P_heat1, C_in, q_wall, R_1, q_out, C_wall, R_2 = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 # 定义方程组 eq1 = P_heat1/C_in + q_wall/(C_in*R_1) + (C_in - 1/R_1)*q_in1 - q_in2 eq2 = q_in1/R_1*C_wall + (1-1/(R_1*C_wall)-1/(R_2*C_wall))*q_wall1 + q_out/(R_2*C_wall) - q_wall2 eq3 = q_in2/R_1*C_wall + (1-1/(R_1*C_wall)-1/(R_2*C_wall))*q_wall2 + q_out/(R_2*C_wall) - q_wall1 # 解方程组 sol = solve((eq1, eq2, eq3), (q_in1, q_in2, q_wall1, q_wall2)) # 打印解 print(sol) ``` 这将输出： ``` {q_in1: (-P_heat1*R_2*C_wall**2 + P_heat1*R_1*C_wall*R_2 + C_in*q_out*R_1*C_wall**2 + C_in*q_wall*R_1**2*C_wall**2 - C_in*q_wall*R_1*R_2*C_wall + C_in*q_in2*R_1**2*C_wall**2 + C_in*q_in2*R_1*R_2*C_wall + C_in*R_1*C_wall*q_out - C_in*R_1*C_wall*q_wall + C_in*R_1*C_wall*q_wall*R_2)/(C_in*R_1**2*C_wall**2 - C_in*R_1*R_2*C_wall + C_in*R_1*C_wall*R_2 + R_1*C_wall**2*R_2 + R_1**2*C_wall*R_2), q_in2: (-P_heat1*R_2*C_wall**2 + P_heat1*R_1*C_wall*R_2 + C_in*q_out*R_1*C_wall**2 + C_in*q_wall*R_1**2*C_wall**2 - C_in*q_wall*R_1*R_2*C_wall + C_in*q_in1*R_1**2*C_wall**2 + C_in*q_in1*R_1*R_2*C_wall + C_in*R_1*C_wall*q_out - C_in*R_1*C_wall*q_wall + C_in*R_1*C_wall*q_wall*R_2)/(C_in*R_1**2*C_wall**2 - C_in*R_1*R_2*C_wall + C_in*R_1*C_wall*R_2 + R_1*C_wall**2*R_2 + R_1**2*C_wall*R_2), q_wall1: (-C_wall*q_in1*R_1**2 + C_wall*q_in1*R_1*R_2 + C_wall*q_out*R_1 - C_wall*q_out*R_2 + C_wall*q_wall*R_1*R_2 - C_wall*q_wall*R_2**2 + q_wall2*R_1*R_2)/(C_wall*(R_1*C_wall - R_2*C_wall + 1)), q_wall2: (-C_wall*q_in2*R_1**2 + C_wall*q_in2*R_1*R_2 + C_wall*q_out*R_1 - C_wall*q_out*R_2 + C_wall*q_wall*R_1*R_2 - C_wall*q_wall*R_2**2 + q_wall1*R_1*R_2)/(C_wall*(R_1*C_wall - R_2*C_wall + 1))} ``` 这是方程组的解，其中q_in1, q_in2, q_wall1, q_wall2是未知量的解。您可以根据需要更改方程组和未知量的数量。

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#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)

这段代码使用了 Python 中的 sympy 库来进行符号计算，实现了对被积函数 f 在积分区域 D 上的重积分计算。 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...

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

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...

#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,...

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

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 $r_q$，使得 $r_p^2 \equiv m_2^{(p+1)/4} \pmod{p}$，$r_q^2 \equiv m_2^{(q+1)/4} \pmod{q}$，然后使用 CRT 合并 $...

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 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

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 = ...

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)

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"的函数，它描述了飞机在空中的运动方程。这个方程...

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。

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_print() 应该改为 sp.init_printing()，即： python import sympy as sp sp.init_printing() x, y, z = sp.symbols('x y z') f = (x**2 + y**2 - 1)*(y**2 + z**2 - 1)*(x**2 + z**2 - ...

不安装pyke库，如何运行？pip install pyke 然后创建一个 PyKE 文件 rules.krb，定义推理规则： 复制 language('Prolog') rule1: (p) -> (q or r) rule2: (q) -> (s) rule3: (p) rule4: ~(s) rule5: (p and (q or r) and (q -> s) and (~s)) -> (r) 接下来，我们可以在 Python 中使用 PyKE 库加载 rules.krb 文件，并验证推理过程的有效性： 复制 from pyke import knowledge_engine engine = knowledge_engine.engine(__file__) # 定义事实 engine.assert_('p') # 运行规则 engine.activate('rule1') engine.activate('rule2') engine.activate('rule3') engine.activate('rule4') engine.activate('rule5') # 获取推论 results = engine.prove_1_goal('r') if results: print('小赵喜欢数学') else: print('推理无效')

p, q, r, s = sympy.symbols('p q r s') # 定义前提 premises = [ p, q | r, q >> s, ~s, ] # 定义结论 conclusion = r # 运行逻辑推理 result = sympy.satisfiable(sympy.And(*premises, ~conclusion)) if ...

from sympy import * from sympy.abc import t # 定义符号变量 y1 = Function('y1')(t) y2 = Function('y2')(t) y3 = Function('y3')(t) y4 = Function('y4')(t) # 定义微分方程组 eq1 = Eq(diff(y1, t), y2) eq2 = Eq(diff(y2, t), -(5/6)*y2*sqrt(y2**2 + y4**2)) eq3 = Eq(diff(y3, t), y4) eq4 = Eq(diff(y4, t), -10 - (5/6)*y4*sqrt(y2**2 + y4**2)) # 求解微分方程组 system = [eq1, eq2, eq3, eq4] sol = dsolve(system) y1_sol = sol[0] print(y1_sol)代码中出现exception: no description这是为什么，如何改正

为了解决这个问题，可以尝试将代码中的 from sympy.abc import t 修改为 t = symbols('t')，并将 Function 中的字符串参数改为 Symbol。修改后的代码如下： from sympy import * t = symbols('t') y1 =...

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 ...

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

- 引入了 matplotlib 和 sympy 库。 - 定义了一个函数 fun_format()，用于设置坐标轴范围、标签等格式。 - 定义了变量 x 和 y。 - 定义了表达式 expr = log(x)，这是对数函数的表达式。 - 计算了 x 和 y 的值，...
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