biblioteca de herramientas matemáticas python sympy

1 biblioteca de herramientas de datos Sympy

1.1 Función de dibujo 2d gráfico

from sympy import *
x = Símbolo ('x')
p2 = plotting.plot (sin (x), (x, -10,10))

x = Símbolo ('x')
y = tan (x)
p = plotting.plot (y, grid = True, legend = True, xlim = [- 3,3], ylim = [- 7,7])

1.2 Dibujo multifunción

x = Símbolo ('x')
p = plotting.plot (sin (x), cos (x), 2 * sin (x), legend = True, show = False)
p [0] .line_color = 'b'
p [1] .line_color = 'r'
p.show ()

1.3 Función de dibujo gráficos 3d

x = Símbolo ('x')
y = Símbolo ('y')
p3 = plotting.plot3d ((x 2 + y 2), (x, -10,10), (y, -10,10))

1.4 Factorización

x = Símbolo ('x')
expr = x ** 3 + 1
factor (expr)

1.5 Expansión de expresión

x=Symbol(‘x’)
y=Symbol(‘y’)
expr=(x+1)(x**2-x+1)(y+1)*(y**2-y+1)
expand(expr)

1.6 Resolver ecuaciones

x = Símbolo ('x')
expr = x ** 2 + 5 * x + 4
resolver (expr)

1.7 Resolver ecuaciones

x=Symbol(‘x’)
y=Symbol(‘y’)
expr1=x+y-4
expr2=x2+y3-28
solve((expr1,expr2))

1.8 Resolver ecuaciones paramétricas

x = Símbolo ('x')
a = Símbolo ('a')
b = Símbolo ('b')
c = Símbolo ('c')
expr = a x ** 2 + b x + c
resolver (expr, x)

1.9 Resolver desigualdades polinómicas

x = Símbolo ('x')
expr = -x ** 2 + 4 <0
solve_poly_inequality (Poly (expr.lhs, x), expr.rel_op)

x = Símbolo ('x')
expr = -x ** 2 + 4 <= 0
solve_poly_inequality (Poly (expr.lhs, x), expr.rel_op)

1.10 Resolver desigualdades racionales

x = Símbolo ('x')
expr = ((x + 1) / (x + 2))> 0
lhs = expr.lhs num
, denom = lhs.as_numer_denom ()
p1 = Poly (num)
p2 = Poly (denom )
rel = expr.rel_op
solve_rational_inequalities ([[((p1, p2), rel)]])

1.11 Resolver desigualdades generales

x = Símbolo ('x')
expr = sin (x) -0.6> 0
solve_univariate_inequality (expr, x, relacional = Falso)

x = Símbolo ('x')
expr = sin (x) -cos (x)> 0
solve_univariate_inequality (expr, x, relacional = Falso)

Hay algo que no se puede resolver

1.12 Encuentra el límite

x = Símbolo ('x')
Límite ((2 x + 1) / (3 x + 5), x, S. Infinito). must ()

x = Símbolo ('x')
Límite ((2 x + 1) / (3 x + 5), x, 3). must ()

x = Símbolo ('x')
Límite ((2 sin (x)) / (3 x), x, 0). must ()

x = Símbolo ('x')
Límite ((1 + 1 / x) ** x, x, S. Infinito). must ()

1.13 Derivación de funciones

x = Símbolo ('x')
Derivada (x * sin (x) + cos (x), x) .doit ()

x = Símbolo ('x')
Derivada (x * sin (x) * exp (x) + cos (x), x) .doit ()

x = Símbolo ('x')
Derivada (a x sin (b * x) * exp (x) + cos (x), x) .doit ()

1.14 El valor en un punto específico de la derivada

x = Símbolo ('x')
y = Derivado (x sin (x) + cos (x), x) .doit ()
y, y.subs ({x: 2 math.pi})

1.15 Derivadas de orden superior

Explicación: El tercer parámetro es el orden de la derivada
x = Símbolo ('x')
Derivada (x * sin (x) + cos (x), x, 2) .doit ()

1.16 Hallar la integral

x = Símbolo ('x')
k = Símbolo ('k')
expr = Integral (k * x, x)
expr, expr.dust (), expr.doit (). subs ({x: 3})

x = Símbolo ('x')
k = Símbolo ('k')
k = 2
expr = Integral (k * x, (x, 2,4))
expr, expr.doit ()

x = Símbolo ('x')
y = Símbolo ('y')
k = Símbolo ('k')
k = 2
expr = Integral (k x, (x, 2 y, 4 * y))
expr, expr.doit ()

1.17 Encuentra la distribución de probabilidad

x = Símbolo ('x')
p = exp (- (x-10) ** 2/2) / sqrt (2 * pi)
Integral (p, (x, 10,3)). must ()

x = Símbolo ('x')
p = exp (- (x-10) ** 2/2) / sqrt (2 * pi)
Integral (p, (x, 10,3)). must (). evalf ( )

Observaciones: evalf () es una solución numérica