sympy版本:1.2 假设求解矩阵方程 AX=A+2X 其中 求解之前对矩阵方程化简为 (A−2E)X=A 令 B=(A−2E) 使用qtconsole输入下面程序进行求解 In [26]: from sympy import * In [27]: from sympy.abc import * In [28]: A=Matrix([[4,2,3],[1,1,0],[-1,2,3]]) In [29]: A Out[29]: Matrix([ [ 4, 2, 3], [ 1, 1, 0], [-1, 2, 3]]) In [30]: B=A-2*diag(1,1,1) In [31]:

This book’s goal is to bring together three topics near to my heart—programming, math, and science. What does that mean exactly? Within these pages, we’ll programmatically explore high school–level topics, like manipulating units of measurement; examining projectile motion; calculating mean, median, and mode; determining linear correlation; solving algebraic equations; describing the motion of a simple pendulum; simulating dice games; creating geometric shapes; and finding the limits, derivatives, and integrals of functions. These are familiar topics for many, but instead of using pen and paper, we’ll use our computer to explore them

sympy有个vector 模块，里面提供了求解标量场、向量场的梯度、散度、旋度等计算,官方参考连接： http://docs.sympy.org/latest/modules/vector/index.html sympy中计算梯度、散度和旋度主要有两种方式： 一个是使用∇∇算子，sympy提供了类Del()，该类的方法有：cross、dot和gradient，cross就是叉乘，计算旋度的，dot是点乘，用于计算散度，gradient自然就是计算梯度的。 另一种方法就是直接调用相关的API：curl、divergence和gradient，这些函数都在模块sympy.vector 下面

用于符号计算的python软件包，可以在python2.7版以上的版本中安装使用。

SymPy：一个纯Python编写的计算机代数系统

今天小编大家分享一篇python使用pip安装SciPy、SymPy、matplotlib教程，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

主要介绍了python中sympy库求常微分方程的用法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

这个是 SymPy’s documentation，官方在线文档制作的离线版。帮助大家学习python的sympy包。 SymPy是一个符号计算的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统,同时保持代码简洁、易于理解和扩展。它完全由Python写成,不依赖于外部库。

PYTHON（SymPy模块）的微分方程 该存储库的目的是使用SymPy库通过python编程语言解决微分方程课程的基本概念，并用作验证知识和解决与微分方程有关的问题的工具。 目录

Python数学符号处理包SymPy的帮助文档英文