本篇文章为大家展示了怎么在Python中使用SymPy求极值，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。
1、求极限、求导、求偏导以及带值求导
import sympy
#求极限
#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求极限
limF=sympy.limit(F(x1),x1,0)
limN=sympy.limit(N(x1),x1,sympy.oo)
print("x1趋于0的极限为{}".format(limF))
print("x1趋于0的极限为{}".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2、建立极限表达式
不求其极限，只需要表达式。也就是说是一个未计算(评估)的极限，是一个极限表达式。
from sympy import Limit, sin, Symbol from sympy.abc import x Limit(sin(x)/x, x, 0) # 这是一个极限表达式，不执行计算 Limit(1/x, x, 0, dir='-') # 这也是一个极限表达式，不执行计算
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