import sympy
#求
#设置符号变量Symbol只能创建一个变量 symbols 可一次定义多个变量
x1,x2,x3,x4=sympy.symbols(
'x1,x2,x3,x4'
)
#创建函数建立方程式
def F(t):
return
sympy.sin(t)/t
def N(t):
return
(x1**3+3*x1**2+1)/(4*x1**3+2*+3)
#调用limit求
limF=sympy.limit(F(x1),x1,0)
limN=sympy.limit(N(x1),x1,sympy.oo)
print(
"x1趋于0的为{}"
.format(limF))
print(
"x1趋于0的为{}"
.format(limN))
#求导
#创建求导函数
def S(t):
return
sympy.sec(t)
#正割
def S1(x):
return
2*x**4+2
#调用diff函数求导
s=sympy.diff(S(x1),x1).subs(x1,1)
#subs 带值求导
print(
'S在1处的导数为{}'
.format(s))
#求多阶导数 2阶
s1=sympy.diff(S1(x1),x1,2)
#带值计算
print(
"S1的二阶导数{} 带入值2计算为{}"
.format(s1,s1.subs(x1,2)))
#建立求偏导函数
def PD(x,y,z):
return
sympy.sin(x+pow(y,2)-sympy.exp(z))
#对x求偏导
x=sympy.diff(PD(x1,x2,x3),x1)
# print(x.subs(x1,2))
#对y求偏导
y=sympy.diff(PD(x1,x2,x3),x2)
#对z求偏导
z=sympy.diff(PD(x1,x2,x3),x3,2)
print(
"x的偏导为{}\ny的偏导为{}\nz的二次偏导为{}"
.format(x,y,z))
片