lazygit，一个用 Go 语言编写的简单终端UI工具，可以执行 Git 命令。 该项目旨在让使用者更加方便地使用 Git，并提供了以下功能：
（内容需要，本讲中再次使用了大量在线公式，如果因为转帖网站不支持公式无法显示的情况，欢迎访问原始博客。）
SymPy是一个用于符号数学计算的Python库。与传统的数值计算库不同，SymPy专注于处理符号表达式，使得用户能够进行符号计算、代数操作和解方程等任务。本教程将介绍SymPy库的基本概念、常见用法和高级功能，帮助读者更好地理解和使用SymPy。
SymPy是Python符号计算库。其目标是成为一个功能齐全的计算机代数系统，代码保持简洁，易于理解和扩展。Python是完全由Python编写的，不依赖外部库。
笛卡尔：To be a data sciencist, it's crucial to learn some math!
使用Python中的Sympy库解决高等数学中极限、导数、偏导数、定积分、不定积分、双重积分等问题
众所周知，科学计算包括数值计算和符号计算两种计算。在数值计算中，计算机处理的对象和得到的结果都是数值，而在符号计算中，计算机处理的数据和得到的结果都是符号。这种符号可以是字母、公式，也可以是数值，但它与纯数值计算在处理方法、处理范围、处理特点等方面有较大的区别。可以说，数值计算是近似计算；而符号计算则是绝对精确的计算。它不容许有舍入误差，从算法上讲，它是数学，它比数值计算用到的数学知识更深更广。最流行的通用符号计算软件有：MAPLE，Mathematica，Matlab，Python sympy等等。
2、各种类型的追求值、追求、解决方案、追求积分、微分方程、级数展开、矩阵操作等。虽然Matlab的科学计算能力也很强，但Python以其语法简单、易于使用、异常丰富的三方库生态系统，可以更优雅地解决日常生活中遇到的各种计算问题。
sympy是一个非常好用的基于python的符号计算库，科技做微分、积分、极限等一系列高等数学运算。
一般你是用手写还是 MarkDown 做数学笔记？在这篇文章中，作者介绍了如何用 LaTex 和 Vim 实时做数学笔记，通过一系列炫酷的技巧，不论是表达式板书还是图像绘制，我们都能实时跟得上。
IPython，可从 ipython.org 获得，是一个免费的开源项目 ，可用于 Linux，Unix，MacOSX， 和 Windows。 IPython 作者仅要求您在使用 IPython 的任何科学著作中引用 IPython。 IPython 提供了用于交互式计算的架构。 该项目最值得注意的部分是 IPython shell。 IPython 提供了以下组件，其中包括：
不到一天，相关推文就已经有2000多赞，Hacker News论坛上盖了200多楼。
说起数学计算器，我们常见的是加减乘除四则运算，有了它，我们就可以摆脱笔算和心算的痛苦。四位数以上的加减乘除在数学的原理上其实并不难，但是如果不借助于计算器，光依赖我们的运算能力（笔算和心算），不仅运算的准确度大打折扣，而且还会让我们对数学的运用停留在一个非常浅的层次。
一般来说，大家写的矩阵都是这个样子，但是我习惯写成上面的那样，因为规律一目了然，也不是规律。。。我不知道怎么说了。
Scipy 的 integrate 模块的 odeint 函数也可以用来以数值积分法求解常微分方程组。下面的代码以 猎物-捕食者模型为例讲解其用法。
如果有安装Git，也可以使用pip+git的方式安装：pip install git+xxx.git //xxx：包所在的github仓库位置
如果想了解更多，大家可以继续阅读同济大学《高等数学》，关注公众号，回复关键词'gdsx'，可以获得高清电子版。
一般的数学算式math就可以解决了，但是涉及到极限，微积分等知识，math就不行了，程序中无法用符号表示出来。
MATLAB一向是理工科学生的必备神器，但随着中美贸易冲突的一再升级，禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶。也许我们都应当考虑更多的途径，来辅助我们的学习和研究工作。 虽然PYTHON和众多模块也属于美国技术的范围，但开源软件的自由度毕竟不是商业软件可比拟的。
在学习与科研中，经常会遇到一些数学运算问题，使用计算机完成运算具有速度快和准确性高的优势。Python的Numpy包具有强大的科学运算功能，且具有其他许多主流科学计算语言不具备的免费、开源、轻量级和灵活的特点。本文使用Python语言的NumPy库，解决数学运算问题中的线性方程组问题、积分问题、微分问题及矩阵化简问题，结果准确快捷，具有一定的借鉴意义。
高等数学是很多理工类专业必修的课程之一，一般要求都在大一期间完成。而高等数学中最为精彩的部分就是微积分，同时微积分是现代工程技术的基础，也是后续从事科学研究的根基。微积分主要包含两个部分：微分和积分。但是高等数学对于很多大学生来说都是异常的枯燥，能不能让微积分变得有趣起来呢？是不是可以通过编程的方式来进行复杂微积分的计算呢？本文将为大家介绍利用python来实现微积分的计算，让微积分的学习不再枯燥。
1.利用python的Sympy库求解微分方程的解 y=f(x)，并尝试利用matplotlib绘制函数图像
Scipy 的 integrate 模块的 odeint 函数可以用来以数值积分法求解常微分方程。
方向场图可用于可视化一阶常微分方程的可能解。方向场图由XY平面网格中未知函数斜率的短线组成。y(x) 在XY平面上任意一点的斜率由微分方程
在python中，可以使用SymPy库来求解微积分问题，import引入sympy库后，定义符号变量，定义被积函数，求解定积分，输出结果。
极限 >>> limit(sin(x)/x, x, 0) 1 >>> limit(sin(x)/x, x, oo) #正无穷处极限 0 >>> limit(sin(x) * E**x, x, -oo)#负无穷处极限 0 >>> limit(1/x, x, 0, '+') #右极限 oo >>> limit(1/x, x, 0, '-')#左极限 -oo >>> limit(1/sin(x), x, oo) #极限不存在 AccumBounds(-oo, oo) 求导 >>> diff(cos(x), x)
python有一个强大的模块，叫做matplotlib，但是，和matlab比，似乎还是弱了些，因为目测无法绘制隐函数！而matlab有ezplot。所以，如何用python去绘制一个心的形状呢？我们先来看一下heart的解析方程。
作为理工科的社畜，懂计算会计算是一个必不可少的技能，其中尤其是对于土木工程人来说，结构力学、弹塑性力学、计算力学是数值计算中无法逾越的一道坎。由于Matlab简单使用，好学好操作，工科人往往都喜欢使用Matlab来实现数值算法。但是Matlab有几个缺点：
今天发现一个开源的python符号计算系统，正好对数值算法感兴趣，所以就做一番探索：
如图，由测量可得图中惠斯通电桥任意两个相邻端口之间的电阻，要求4个分立电阻的阻值。这种解方程组的问题可以用 sympy模块。代码如下
只需要在方程里需要除的部分用Frational(a,b)就可以了，这个相当于a/b，只是可以保留分数。
看我文章的小伙伴都知道，我对数值算法很是感兴趣，但是和数值算法地位一样的计算机计算系统还有一类叫符号计算。在完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题的时候，符号计算是王者~
以快速简洁闻名Julia，本身就是为计算科学的需要而生。用它来学习微积分再合适不过了，而且Julia的语法更贴近实际的数学表达式，对没学过编程语音的初学者非常友好。
经过小编上网查询，有三种方式来安装Symbolic包，前两种都是需要先安装Python环境，然后在Python中安装SymPy包，同时还需要对相应的环境变量进行设置，最后在Octave中安装Symbolic包，这两种方式都比较容易失败，尤其是对电脑小白来说。
dsolve函数是用来解决微分方程（differential equation）的函数。
补充拓展：python利用sympy库对某个函数求导，numpy库使用该求导结果计算的程序
注意，添加行或列是非原位操作（do not operate in place）, 不改变原来的矩阵，返回一个新的矩阵。
这周三，Cognition AI 团队发布的首个 AI 软件工程师 Devin 引爆了 AI 社区，引发了人们对程序员这个职业未来前景的热议。
4.1 为进一步了解体会机器学习的流程，实践了两个微型精简项目（关于sklear提供的数据集iris）
SymPy是用于符号数学的Python库。 它旨在组建功能齐全的计算机代数系统（CAS），同时保持代码尽可能的简单，以使其易于理解和易于扩展。 SymPy完全用Python编写。
import scipy as sp import numpy as np from sympy import * import matplotlib.pyplot as plt def fun(x): return [np.sin(el)/el for el in x] end = 100 trap = 10000 x = np.linspace(0.001, end, trap) y = fun(x) #分割近似求积分 print sum(y)*end/trap*2 print scipy
Requests——Kenneth Reitz写的最富盛名的http中oPython程序员都应该有它。
專 欄 ❈本文作者：王勇，目前感兴趣项目商业分析、Python、机器学习、Kaggle。17年项目管理，通信业干了11年项目经理管合同交付，制造业干了6年项目管理：PMO,变革，生产转移，清算和资产处理。MBA, PMI-PBA, PMP。❈ 我在学习机器学习算法和玩Kaggle 比赛时候，不断地发现需要重新回顾概率、统计、矩阵、微积分等知识。如果按照机器学习的标准衡量自我水平，这些知识都需要重新梳理一遍。 网上或许有各种各样知识片断，却较难找到一本书将概率，统计、矩阵、微
volatility -f mem.raw pslist --profile=Win7SP1x86
Python作为一种编程语言，拥有简洁、高效的表达能力。与此同时，Python语言环境中还配备各种软件库，即模块。结合实际问题，选择适当的模块，便可生成简单、快速、正确的程序。
Github地址：https://github.com/connorferster/handcalcs
编辑公式这个任务一直也没有什么好的办法，目前也是，因为LaTex的环境在Ubuntu里面。懒得打开了，就用MD写了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
