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回答
获取
渐近
表达式
的
运算
、
如何让
运算
出现在
渐近
表达式
中?例如:2+x**2+exp(7*x)-log(y),我需要返回如下内容:["+","**","exp","*","-","log"]。我看到有一种简单
的
方法来
获取
变量,使用.free_symbols。是否也有一种简单
的
操作方法?这包含了我需要
的
一切,但我不确定如何有效地从中提取我需要
的
所有部分?有人能帮帮
浏览 19
提问于2020-02-03
得票数 2
回答已采纳
2
回答
使用关系
运算
符计算
表达式
时与
渐近
不一致
的
行为
、
当我使用
渐近
来解析一个带有大于
运算
符
的
表达式
时,我得到了一个以StrictGreaterThan为根
的
表达式
。但是,sympify会替换==
运算
符,将
表达式
的
计算结果设为布尔值False。我如何避免使用==计算
表达式
,以便像使用>
运算
符一样获得一个通用
表达式
?
浏览 0
提问于2015-06-01
得票数 1
1
回答
Sympy:逻辑
表达式
中
的
C代码
、
、
从一个
渐近
逻辑
表达式
中,我想得到等价
的
C代码。首先,我注意到您不能使用本机逻辑
运算
符,如and和or,因为同情会以某种方式将它们删除。很公平,有。[(c_name, c_code), (h_name, c_header)] = codegen(("f", f), "C") TypeError:第一个参数必须是一个同情
的
表达式
浏览 6
提问于2016-04-07
得票数 3
回答已采纳
4
回答
如何在python中使用
渐近
来计算
表达式
、
、
我需要一个在python中使用
渐近
的
计算下面的
表达式
?在a=6,b=5,c=2这种情况下,如何在python中使用
渐近
来计算
表达式
?请帮帮我。
浏览 45
提问于2011-08-10
得票数 21
回答已采纳
1
回答
随机变量
的
渐近
集期望和方差
、
、
我在我
的
渐近
代码中有一个符号,x,并且已经用它计算了许多
表达式
。最终,我
的
表达式
很长,我只对假设E(x) = 0,E(x^2) = 1
的
期望感兴趣。有没有什么方法可以预先设置x
的
期望和方差,然后要求
渐近
来计算我整个
表达式
的
期望?
浏览 3
提问于2017-07-20
得票数 1
1
回答
如何检查变量是否为
渐近
表达式
?
、
我想检查python变量是一个
渐近
表达式
。它很容易检查它是否是一个
渐近
变量:但我找不到该怎么做是否可以检查python变量是否包含一个
渐近
表达式
或变量?作为一次快速检查,我做了:type(expr2)但我不希望有一个巨大
的
系列if语句子句检
浏览 3
提问于2017-04-14
得票数 3
2
回答
如何在IPython笔记本中打印带有其名称
的
渐变变量?
、
、
考虑使用IPython (木星)笔记本中
的
渐近
定义
的
两个变量:L_g =Symbol(r'L_{g}') a=R_g*L_g这些指纹:我要印出来而不是原因是我想将这个
浏览 2
提问于2017-01-27
得票数 2
回答已采纳
1
回答
惰性计算
的
渐近
复杂性
、
在严格
的
计算中,更容易推断出程序
的
渐近
复杂性,因为要计算
的
子
表达式
和何时计算
的
子
表达式
在语法上是显而易见
的
。这不是懒惰计算语言
的
情况。我发现很难推测一个
表达式
是否是O(n) , O(logn) or O(nlogn) 使用惰性评估解决
渐近
复杂性
的
最佳方法是什么?如果有人能解释给我听会很有帮助。
浏览 0
提问于2017-07-08
得票数 0
2
回答
将SymPy
表达式
分解为只涉及一个符号
的
组
、
、
假设我有一个只包含一个术语
的
渐近
表达式
。这个
表达式
的
子
表达式
要么依赖于符号x,要么依赖于符号y,或者不依赖于x或y。我希望
渐近
返回三个
表达式
,第一个
表达式
只依赖于x,第二个
表达式
只依赖于y,第三个
表达式
的
乘积是原始
表达式
。例如。这个是可能
的
吗?
浏览 0
提问于2018-05-12
得票数 3
回答已采纳
1
回答
大O表示法之差解: O(f(n)) - O(f(n))
、
我在我提到
的
一本书中遇到了这个问题。我不太清楚这在逻辑上意味着什么。我也没有任何扣减
的
解决方案。如果是的话,我们如何在
渐近
符号上使用数学
运算
,哪些
运算
是有效
的
。提前谢谢。
浏览 2
提问于2014-09-08
得票数 2
回答已采纳
1
回答
python函数
的
Taylor级数
渐近
表达式
、
、
、
我有一个非常复杂
的
非线性函数,我想得到泰勒级数,直到n次,以函数f
的
渐近
表达式
的
形式出现,f是一个正则python函数,而不是一个
渐近
表达式
。get_polynomial
的
输出应该是
渐近
表达式
。有没有什么函数可以得到函数
的
泰勒级数?
浏览 0
提问于2018-12-31
得票数 0
1
回答
简化大型符号
表达式
、
我正在创建一个函数,使用Legendre transform对方程进行
渐近
运算
。我试图获得简化
表达式
的
代码,但简化函数不起作用(我假设是因为
表达式
的
大小)。这是一个通用
的
Legendre转换,所以我不能告诉它去寻找特定
的
简化。+ m2)) print(sy.trigsimp(b)) 我不认识trig关系和输出: n**2/(x**2*y*(-m1 - m2*cos(q1 - q2)**2 + m2)) 有没有办法简化一个大
的
浏览 6
提问于2019-06-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
八度符号错误-“在var导出中出错”
我有一个艰难
的
时间与符号包在八度。软件版本(今天已下载所有内容):-OctSymPy 2.2.2-SymPy: 0.7.6PYTHON: var导出时出错正在关闭Python管道...错误: python_cmd:意外返回syms X Y 我完全被难住了。有谁知道这是什么原因吗
浏览 1
提问于2015-07-16
得票数 2
1
回答
矩阵符号和标量符号
的
混合
、
、
、
在Sympy中有混合矩阵符号和标量符号
的
方法吗?我想要建立一个标量函数,它接受向量和标量,例如:v=sy.MatrixSymbol('v',3,1)我收到一个错误: TypeError:矩阵符号和标量符号
的
混合我知道我可以用一个符号来表示我要做
的
每一个点产品,但这并不是很优雅。
浏览 4
提问于2014-12-02
得票数 5
回答已采纳
1
回答
渐近
分析与大O
、
、
、
= 1; } x += 1; return x;根据Big表示法,这个函数
的
运行时复杂性将是(我将非常精确):N与算法运行时上限之间
的
依赖关系等于:根据
的
文章,
渐近
分析让我们放弃常数和非占优项.因此,结果依赖将是:与Big表示法相同
的
<em
浏览 1
提问于2018-09-20
得票数 0
1
回答
将字符串解析为Sympy方程时
的
TypeError
、
、
我正在尝试使用
渐近
方法sympy.parsing.sympy_parser.parse_expr将字符串解析为
渐近
表达式
。这是有问题
的
字符串:'0*1(A*(n-1)**2+B*(n-1)+C)+1*1(A*(n-2)**2+B*(n-2)+C)+0.5*n**2+0.5*n-(A*n**2+B*n+C)' 相反,我有另一个等式字符串,解析起来没有问题: 'a_1 * (-0.500000000000000)**0+a_2 * (0.500000000000000)** - 1' 解
浏览 15
提问于2019-01-03
得票数 0
3
回答
将LaTex公式转换为可在SymPy中使用
的
类型
、
、
我想解析LaTeX公式,并将它们直接用作SymPy
表达式
。换句话说,我需要
的
是类似于
渐近
的
东西:f = sympify('x^2 + sin(y) + 1/2')但它可以将LaTeX
表达式
(字符串)作为输入,例如:由于
渐近
能够将具有正则数学
表达式
的
字符串转换为S
浏览 6
提问于2013-04-04
得票数 21
2
回答
用python等效
运算
求
渐近
表达式
、
我想象征性地生成方程,然后从库(如 )中插入类型
的
值(但也可以是任何具有自定义类型
的
库),但是,使用.evalf(subs={...})方法似乎失败了,出现了非常奇怪
的
错误消息:SyntaxError: invalid syntax (<string>, line 1) 我知道交感是用字符串来转换我
的
值,因为str(ufloat(5,1))给了'5.0+
浏览 2
提问于2017-03-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何集成交感
表达式
和胶乳格式
、
您好,谢谢您
的
帮助。我试着把好
的
数学格式和同情
的
表达混合起来。我用
的
是jupyter笔记本。 我可以得到胶乳和很好
的
同情打印在不同
的
行,但似乎找不出一种方法将它们合并成一行。下面的代码打印三行;第三行应该是前两行
的
组合。希望有一个我还没有想出
的
优雅
的
解决方案(有点像Python )。
浏览 2
提问于2019-06-19
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Java中整数乘法
的
渐近
复杂性
、
、
我对int类型、Integer和BigInteger对象乘法
运算
的
渐近
复杂性感兴趣:i * j; // O?
浏览 3
提问于2015-10-07
得票数 0
回答已采纳
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