プロットを利用する — 読書ノート 1.6dev documentation
プロットを利用する¶ ここでは SymPy プロット機能に関する覚え書きを記す。 所感¶ なぜ便利か。NumPy/SciPy で（数学的な）関数のプロットを作成しようものなら、自分で関数を評価して「折れ線化」して得られる点列データを Matplotlib のプロット関数に渡す。その折れ線の点列をプロット関数に渡す。ところが SymPy では数式そのものをプロット関数に渡せばよい。手間がひとつ省ける。 SymPy でも 2D または 3D のプロットを描ける。 プロット描画を実現するために Matplotlib が裏で働いている。 パッケージをインストールしていない場合は TextBackend という別の手がある。 関数をインポートする形式は from sympy.plotting import plotxxx となる。 関数 plot_implicit だけは不等式をも扱える。不等式に対
SymPyを使ってみる - 車輪を再発明
SymPyは記号計算を行うためのPythonパッケージです。 最近、勾配法などの最適化手法を勉強中なのですが、関数の微分や、関数とその接線を図示するといったことが簡単にできるようなパッケージはないのかな、とさがして見つけたものです。 ※まだ使い始めたばかりなので、今後追記していくと思います。行列の使い方を追記したので、これで終わりかもです。 SymPy SymPyとは SymPyは記号計算に特化したパッケージです。 関数の微分積分や、matplotlibと連携して関数をプロットすることもできます。 基本的な使い方 symbolを宣言することで、symbol同士の演算ができるようになります。 >> from sympy import * # symbolの宣言 >> x, y = symbols("x y") # symbol同士の演算 >> x + y x + y # 省略可能な表現は省略
3.2. Sympy : Python での代数計算 — Scipy lecture notes
目標 任意精度での数式の評価。 代数表現の代数的な操作の実行。 基本的な微積分(極限, 微分 , 積分) を代数表現で行なう。 多項式や超越方程式の求解。 いくつかの微分方程式の求解。 SymPy とは? SymPy は Python の代数計算ライブラリです. コードをシンプルに保ち、拡張しやすいように保ちコードのシンプルに保ちつつ Mathematica や Maple のようなシステムの代替となることを目指しています。SymPy は全て Python で書かれていて外部ライブラリを必要としません. Sympy のドキュメントとインストール用パッケージは http://www.sympy.org/ にあります
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https://docs.sympy.org/dev/gotchas.html
常微分方程式 — 読書ノート 1.6dev documentation
