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")

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。

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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()

这是一个 Python 代码，我可以解读出来。这段代码主要是用来绘制气体动力学中的一些图形，包括 Hugoniot 曲线、Rayleigh 曲线、等温线、等熵线和声速线等等。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=(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，使用 sp.integrate() 函数对被积函数 f 在积分区域 D 上进行了重积分计算，其中第一个参数为被积函数，后面紧跟着多个积分变量和积分区间的组合，表示对多个变量在对应的区间上进行积分。

最终，计算结果被存储在变量 result 中，并通过 print() 函数输出到控制台。