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python的解方程能力好像不是很強啊，為什么復雜一點的指數(shù)方程就求不出來了？？？
內(nèi)置的算法不支持這么復雜的方程求解，需要編寫特別的算法。
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用python如何得到一個方程的多個解
方法/步驟
用Python解數(shù)學方程，需要用到Python的一個庫——SymPy庫。
SymPy是符號數(shù)學的Python庫，它的目標是成為一個全功能的計算機代數(shù)系統(tǒng)，同時保持代碼簡潔、易于理解和擴展。
如果你的電腦上還沒有安裝sympy庫，那就趕緊安裝吧，安裝命令：
pip3 install sympy
請點擊輸入圖片描述
先來解一個簡單點的方程吧。
題目： 5x + 20 = 100
先直接上代碼：
from sympy import *
x = Symbol('x')
print(solve([5*x + 20 - 100], [x]))
請點擊輸入圖片描述
再來一個復雜點的二元一次方程吧。
題目：3x + 4y =49,?8x- y = 14
代碼如下：
from sympy import *
x = Symbol('x')
y = Symbol('y')
print(solve([3*x + 4*y - 49, 8*x - y - 14], [x, y]))
請點擊輸入圖片描述
有沒有發(fā)現(xiàn)規(guī)律呢，簡單總結一下：
1）變量賦值，使用symbol函數(shù)轉換；
2）將方程式移到方程的左邊，使右邊等于0；
3）使用solve函數(shù)解方程。
當然了，python的基礎語法必須掌握，至少需要掌握python最基礎的算數(shù)運算符。
+ ?加 ---- 兩個對象相加
- ?減 ----- 得到負數(shù)或是一個數(shù)減去另一個數(shù)
* ?乘 ----- 兩個數(shù)相乘或是返回一個被重復若干次的字符串
/ ?除 ----- x 除以 y
% ?取模 ----- 返回除法的余數(shù)
** ?冪 ----- 返回x的y次冪
log() ?對數(shù)-----對數(shù) log()
下面來個難度大點的方程。
請點擊輸入圖片描述
代碼如下：
from sympy import *
t = Symbol('t')
x = Symbol('x')
m = integrate(sin(t)/(pi-t), (t, 0, x))
print(integrate(m, (x, 0, pi)))
請點擊輸入圖片描述
python指數(shù)怎么打出來
python指數(shù)這樣打出來。
1、知道當0，指數(shù)函數(shù)是單調(diào)遞減的，當a1時，指數(shù)函數(shù)是單調(diào)遞增的。首先要定義出指數(shù)函數(shù)，將a值做不同初始化。
2、利用numpy構造出自變量，利用定義的指數(shù)函數(shù)來計算出因變量。
3、有了自變量和因變量的一些散點，模擬平時畫函數(shù)操作，描點繪圖。
python怎么表示指數(shù)？
其中有兩個非常漂亮的指數(shù)函數(shù)圖就是用python的matplotlib畫出來的。這一期，我們將要介紹如何利用python繪制出如下指數(shù)函數(shù)。
圖 1 a1圖 1 a1
我們知道當0 ，指數(shù)函數(shù) 是單調(diào)遞減的，當a1 時，指數(shù)函數(shù)是單調(diào)遞增的。所以我們首先要定義出指數(shù)函數(shù)，將a值做不同初始化
import math
...
def exponential_func(x, a): #定義指數(shù)函數(shù)
y=math.pow(a, x)
return y
然后，利用numpy構造出自變量，利用上面定義的指數(shù)函數(shù)來計算出因變量
X=np.linspace(-4, 4, 40) #構造自變量組
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數(shù)值
有了自變量和因變量的一些散點，那么就可以模擬我們平時畫函數(shù)操作——描點繪圖，利用下面代碼就可以實現(xiàn)
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #導入坐標軸加工模塊
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建畫布
ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法創(chuàng)建一個繪圖區(qū)對象ax
fig.add_axes(ax) #將繪圖區(qū)對象添加到畫布中
def exponential_func(x, a=2): #定義指數(shù)函數(shù)
y=math.pow(a, x)
return y
X=np.linspace(-4, 4, 40) #構造自變量組
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數(shù)值
ax.plot(X, Y) #繪制指數(shù)函數(shù)
plt.show()
圖 2 a=2
圖2雖簡單，但麻雀雖小五臟俱全，指數(shù)函數(shù)該有都有，接下來是如何讓其看起來像我們在作圖紙上面畫的那么美觀，這里重點介紹axisartist 坐標軸加工類，在的時候我們已經(jīng)用過了，這里就不再多說了。我們只需要在上面代碼后面加上一些代碼來將坐標軸好好打扮一番。
圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帥帥de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp
python擬合指數(shù)函數(shù)初始值如何設定
求擬合函數(shù)，首先要有因變量和自變量的一組測試或實驗數(shù)據(jù)，根據(jù)已知的曲線y=f(x)，擬合出Ex和En系數(shù)。當用擬合出的函數(shù)與實驗數(shù)據(jù)吻合程度愈高，說明擬合得到的Ex和En系數(shù)是合理的。吻合程度用相關系數(shù)來衡量，即R^2。首先，我們需要打開Python的shell工具，在shell當中新建一個對象member，對member進行賦值。 2、這里我們所創(chuàng)建的列表當中的元素均屬于字符串類型，同時我們也可以在列表當中創(chuàng)建數(shù)字以及混合類型的元素。 3、先來使用append函數(shù)對已經(jīng)創(chuàng)建的列表添加元素，具體如下圖所示，會自動在列表的最后的位置添加一個元素。 4、再來使用extend對來添加列表元素，如果是添加多個元素，需要使用列表的形式。 5、使用insert函數(shù)添加列表元素，insert中有兩個參數(shù)，第一個參數(shù)即為插入的位置，第二個參數(shù)即為插入的元素。origin擬合中參數(shù)值是程序擬合的結果，自定義函數(shù)可以設置參數(shù)的初值，也可以不設定參數(shù)的初值。
一般而言，擬合結果不會因為初值的不同而有太大的偏差，如果偏差很大，說明數(shù)據(jù)和函數(shù)不太匹配，需要對函數(shù)進行改正。X0的迭代初始值選擇與求解方程，有著密切的關系。不同的初始值得出的系數(shù)是完全不一樣的。這要通過多次選擇和比較，才能得到較為合理的初值。一般的方法，可以通過隨機數(shù)并根據(jù)方程的特性來初選。
怎么在python中定義指數(shù)函數(shù)
您可以直接調(diào)用
import math
math.pow( 2, x )
或者
import math
def zhishu(x):
return math.pow(2, x)
當前文章：python解指數(shù)函數(shù) python求指數(shù)函數(shù)
文章出自：http://www.dlmjj.cn/article/dococsh.html
