python数学建模之用sympy.solve求解方程组的解
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在sympy.solve(expression)方法的帮助下,我们可以很容易地求解数学方程,它将返回使用sympy.solve()方法作为参数提供的方程的根。
参考文档:
参考文档
https://www.geeksforgeeks.org/python-sympy-solve-method/在下面这个例子中,我们可以看到通过使用sympy.solve()方法,我们可以求解数学表达式,这将返回该方程的根。
首先将变量符号化,然后在求解。
例1:求解方程组的解,结果是-2,2.
from sympy import *
x, y = symbols('x y')
gfg_exp = x**2 - 4
print("Before Integration : {}".format(gfg_exp))
# Use sympy.integrate() method
intr = solve(gfg_exp, x)
print("After Integration : {}".format(intr))
![]()
例2: 求解方程组的解,结果是-6i,6i.
# import sympy
from sympy import *
x, y = symbols('x y')
gfg_exp = x**2 + 36
print("Before Integration : {}".format(gfg_exp))
# Use sympy.integrate() method
intr = solve(gfg_exp, x)
print("After Integration : {}".format(intr))
![]()
例3: 求解方程组:
from sympy import *
x=Symbol('x')
y=Symbol('y')
f1=x+y-3
f2=x-y+5
intr=solve([f1,f2],[x,y])
print(intr)
![]()
例4:求解,使用nsolve()函数
from sympy import *
x = symbols('x')
gfg_exp =x+sympy.exp(x)+sympy.sin(x)-10
print("Before Integration : {}".format(gfg_exp))
intr = nsolve(gfg_exp, x,1)
print("After Integration : {}".format(intr))

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