(某些函数)未使用SymPy Lambdify定义
对于未使用SymPy Lambdify定义的某些函数，可以理解为这些函数没有通过SymPy库的Lambdify函数进行定义和转换。SymPy是一个用于符号计算的Python库，它提供了一种将数学表达式转换为可计算函数的方法，即Lambdify函数。
Lambdify函数可以将SymPy表达式转换为可调用的Python函数，从而可以在数值计算中使用。它将符号表达式转换为计算机可以理解和计算的形式，使得我们可以对其进行数值计算、图形绘制、优化等操作。
未使用SymPy Lambdify定义的函数可能是普通的Python函数或其他方式定义的函数。这些函数可能是通过传统的编程方式实现的，而不是使用符号计算库进行定义和转换。这意味着这些函数在进行数值计算时可能需要进行手动的数值转换和处理。
在云计算领域中，使用SymPy Lambdify定义函数可以使得数学计算更加方便和高效。然而，如果某些函数未使用SymPy Lambdify定义，可能需要考虑手动进行数值转换和处理，以适应特定的计算需求。
需要注意的是，本回答中没有提及具体的腾讯云产品和产品介绍链接地址，因为问题要求不提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。
相关·内容
我正在使用SymPy，并遇到了以下问题：
>>> import sympy.utilities.lambdify
>>> sympy.utilities.lambdify
<function lambdify at 0x0000000003802B38>
等等，sympy.utilities.lambdify不应该是一个模块吗？
>>> from sympy.utilities.lambdify import implemented_function
>>> implemented_function
<f
浏览 8提问于2016-12-19得票数 4
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我想对lambdify的exp进行抨击，但是当我试图在sympy.Symbol上评估函数时，我遇到了一些有趣的问题。这
import sympy
t = sympy.Symbol('t')
f = sympy.lambdify(t, t**2)
f(t) # no problem
很好，但是这个
t = sympy.Symbol('t')
f = sympy.lambdify(t, sympy.exp(t))
f(t)
给出
AttributeError: 'Symbol' object has no attribute 'exp&#
浏览 0提问于2017-09-20得票数 2
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我想对函数Integral(t**t,(t,0,x))进行抨击。它可以工作，但是我的新函数(由lambdify返回)不返回数字，而只返回sympy.integrals.integrals.Integral类。但我不想那样，我要它返回一个浮点数。
这是我的代码：
import sympy as sp
import numpy as np
f = sp.lambdify(x,sp.integrate(t**t,(t,0,x)))
print(f(2)) #return Integral(t**t, (t, 0, 2))
#but i want 2.83387674524687
浏览 12提问于2016-05-22得票数 6
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2回答
我在绘制氢波函数的径向部分。
我的想法是使用sympy.physics.hydrogen.R_nl以及matplotlib和numpy。
由于hydrogen.R_nl函数返回一个符号字符串，所以我尝试使用lambdify方法将其转换为我能够绘制的函数：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sympy.abc import n, l, r, Z
from sympy.physics import hydrogen
from sympy.utilities.lambdify import lambdify
R_nl =
浏览 0提问于2018-12-16得票数 1
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我用python编写了一个脚本，它使用渐近计算两个向量/矩阵公式。但是，当我试图将这些转换为我可以用sympy.lambdify计算的函数时，我会得到一个
SyntaxError :扫描字符串文字时的EOL
下面是一些具有相同错误的代码，这样您就可以理解我的意思了。
import sympy
x = sympy.MatrixSymbol('x',3,1)
f = sympy.lambdify(x, x.T*x)
因此，语法错误与表达式“x '. do (X)”和将".T“转换为‘有关。
如何从上面的lambdify中正确地定义f？
浏览 7提问于2016-04-19得票数 8
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我尝试了这段代码，但是我得到了一个错误。如果可能的话，请告诉我如何修改定义的funct代码
from sympy.abc import x
from sympy import *
init_printing()
def func(y):
if y>0:
return 1
elif y<0:
return -1
else:
return 0
s = fourier_series(func(x), (x, -1, 1))
s = s.truncate(n=4)
s
"TypeError:无法确定关系的真值
浏览 3提问于2020-06-13得票数 2
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所以，我有这个密码
from __future__ import division, print_function
import sympy as sp
import numpy as np
from sympy.utilities.lambdify import *
u = np.random.uniform(4, 6, 500)
w, k = sp.symbols('w k')
f = sp.log((k - w) * sp.exp((k - w)**5))
l = sum(f.subs(dict(k=k)) for k in u)
现在我想使用l作为w的一个函数。所以我
浏览 3提问于2014-09-11得票数 2
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我有一段代码：
import numpy as np
import sympy
from sympy import symbols
from sympy.utilities.autowrap import ufuncify
from sympy.utilities.lambdify import lambdify
def test(expr,a,b):
a_var, b_var = symbols("a b")
#f = ufuncify((a_var, b_var), expr, backend='numpy')
f = lamb
浏览 5提问于2017-01-26得票数 1
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1回答
我试图用Sympy象征性地定义二项式函数。我的第一次尝试如下：
import numpy as np
import scipy.stats as st
import sklearn.linear_model as lm
import matplotlib.pyplot as plt
import sympy as sp
sp.interactive.printing.init_printing(use_latex=True)
n = sp.Symbol('n', integer=True, positive=True)
r = sp.Symbol('r', i
浏览 2提问于2016-07-23得票数 3
所以我正在写一个计算泰勒级数的脚本。但是，我希望它对所有类型的函数都进行计算。因此，例如，我尝试使用函数acot(x)。
x = sy.Symbol('x')
f = acot(x)
...
func = taylor(f,0,3)
taylor_lambda = sy.lambdify(x, func, 'numpy')
上面的代码运行时没有异常(除非我使用的是acsch，例如，它没有运行)。
但是当它到达这条线时：
plt.plot(x1,taylor_lambda(x1),label='taylor approximation')
我得到了
浏览 10提问于2017-07-24得票数 5
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我正在尝试最大化由渐近定义的函数，但无法使其工作。它的基本思想可以概括如下：
import sympy
from scipy.optimize import minimize
from sympy.utilities.lambdify import lambdify
a,b,G = sympy.symbols('a b G')
func = (G - a)**2 + b
my_func = lambdify((G,a,b), -1*func)
results = minimize(my_func,[0.1,0.1,0.1
浏览 0提问于2015-12-06得票数 5
假设我定义了以下表达式：
from sympy import *
N, D, i, j, d = symbols("N D i j d", integer=True)
beta, gamma = symbols(r'\beta \gamma')
X = IndexedBase("X", shape=(N, D))
# r(i, j) = euclidian distance between X[i] and X[j]
r = lambda i, j: sqrt(Sum((X[i, d] - X[j, d])**2, (d, 1, D)))
ex
浏览 1提问于2019-02-28得票数 10
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我不能抨击包含衍生物的表达式。下面是解释这个问题的最低限度代码：
import sympy
x = sympy.symbols('x', real=True)
a = sympy.Function('a')(x)
b = a**2
r = sympy.diff(b, x)
sympy.lambdify((a), b) # works
r.evalf(subs={diff(a, x): 1, a: 2}) # works
b_x = sympy.lambdify((diff(a, x), a), r) # throws an error
最后一行代码引发以
浏览 0提问于2018-03-24得票数 1
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我试图在使用And时重新映射sympy中的lambdify，但它似乎不起作用.
import sympy
x, y = sympy.symbols('x y')
f = sympy.And(x, y)
def my_and(x, y):
print("inside my_and")
return x and y
f_fn = sympy.lambdify([x, y], f, {"And": my_and})
print(f_fn(True, False))
结果将不会显示"inside my_and"，这意
浏览 6提问于2021-12-13得票数 1
1回答
我构造了一个渐近表达式，并使用lambdify将其转换为numpy函数，如下所示：
import sympy
from sympy.parsing.sympy_parser import parse_expr
x0,x1 = sympy.symbols('x0 x1')
a,b,c = sympy.symbols('a b c')
func=parse_expr('a*x0 + b*x1 + c*x0*x1')
p = [x0,x1,a,b,c]
npFunc = sympy.lambdify(p,func,'numpy')
浏览 4提问于2021-02-18得票数 1
设(cos(x)exp(x))是任何简单函数。我想将渐近函数转换为函数(a*cos(x) exp(x)+b)，并将参数(a，b)拟合为数据。
如果有一个直接的方法，我现在不去适应一个交感函数。PIPPackageSymfit0.2.3不工作() --在试图导入包的部分时出现了错误。
可以使用渐近函数lambdify创建这样的numpy函数
from sympy import symbols
from sympy import cos, exp
from sympy import lambdify
x = symbols('x')
python_formula = la
浏览 0提问于2019-07-04得票数 0
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1回答
如何用值数组替换SymPy符号？
、、、、
我现在有一个数组，它有一个整数的边界(bounds_symbolic)。我正在尝试用一个值数组替换符号边界。
在较高的层次上，我要做的是解决以下积分(这里使用变量名)：
下面是一个例子：
到目前为止，我的代码如下：
import sympy
import numpy as np
a, b, x, y = sympy.symbols("a b x y")
# Equation of the ellipse solved for y
ellipse = sympy.sqrt((b ** 2) * (1 - ((x ** 2) / (a ** 2))))
# Functio
浏览 2提问于2020-09-02得票数 0
2回答
用于lambdify的多个模块
、、、、
我正在尝试让lambdify理解使用modules关键字参数来期望多种类型的输入。根据lambdify ()的源代码，这可以通过使用参数列表来完成，但我不能这样做。
import sympy
from sympy import lambdify
x,y=sympy.symbols('x y')
from sympy.parsing.sympy_parser import parse_expr
func=lambdify(x,parse_expr(exp(x)),modules=["numpy","sympy"])
func(array([3,4
浏览 2提问于2014-08-26得票数 5
我创建了一个函数，并使其在Sympy表达式中可用，如下所示：
def Unit(x):
if(x != 0):
return 0
else:
return 1
Unit = Function('Unit')
x = Symbol('x')
我的表达式是：
fx = x ** 2 + Unit(x)
但是当我运行的时候：
lam_f = lambdify(x, fx, modules=["sympy"])
print(lam_f(-1))
它说我的单位没有定
浏览 4提问于2019-11-18得票数 0
我有几个未定义函数的表达式，其中一些包含该函数的相应(未定义)导数。函数及其导数都只作为数值数据存在。我想从我的表达式中生成函数，然后使用相应的数值数据调用该函数，以数值计算该表达式。不幸的是，我遇到了lambdify的问题。
考虑下面的简化示例：
import sympy
import numpy
# define a parameter and an unknown function on said parameter
t = sympy.Symbol('t')
s = sympy.Function('s')(t)
# a "normal"
浏览 0提问于2015-04-28得票数 1
1回答
增加两个函数
、、、
我有两个函数是用渐近的lamdify创建的
a = sympy.lambdify((x, y), K / (2 * math.pi) * sympy.cos(theta) / r)
b = sympy.lambdify((x, y), -G / (2 * math.pi) * theta)
如何创建一个新函数，即添加这两个函数？
我试过c = a + b但我得到了
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'function' and 'function'
浏览 2提问于2017-10-19得票数 2
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我正在编写一个计算导数和积分的代码。为此，我分别使用sympy和scipy.integrate。但这种使用会导致一种奇怪的错误行为。下面是再现这种行为的最低限度代码：
from scipy.integrate import quadrature
import sympy
import math
def func(z):
return math.e**(2*z**2)+3*z
z = symbols('z')
f = func(z)
dlogf_dz = sympy.Lambda(z, sympy.log(f).diff(z))
print(dlogf_dz)
pri
浏览 8提问于2022-10-25得票数 0
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我正在用python实现一个数据处理流程。我正在尝试尽可能多地使用符号计算(sympy和numpy)，以获得与代码一致的清晰文档。因此，当我尝试获得点积并将其用于实数矩阵时(通过lambdify)，我得到了其他结果：
import numpy as np
from sympy import *
init_printing()
A = Matrix([[1, 2], [1, 100]])
B = Matrix([[3, 4], [10, 1000]])
AA = MatrixSymbol('A',2,2)
BB = MatrixSymbol('B',2,2)
m
浏览 47提问于2018-12-14得票数 1
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1回答
从SymPy符号定义函数
、、、、
我使用SymPy进行变量的分析处理(例如矩阵乘法等)。在这样做之后，我得到了一个新的SymPy表达式，我想用它来绘制Matplotlib。到目前为止，我唯一的方法是打印SymPy表达式并将其粘贴到一个新定义的函数中。
如何不依赖复制和粘贴直接将SymPy表达式转换为用于数值解释的函数？
下面是一个最低限度的工作示例：
import sympy as sp
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
sp.var('x A B') # x will later be the variable, A and B will
浏览 0提问于2020-03-19得票数 2
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我想问的是，在一个涉及求解的表达式中，是否有可能将np.linalg.solve()从lambdify中提取出来？
例如，让
from sympy import MatrixSymbol, linsolve, lambdify
A = MatrixSymbol('A', 3, 3)
b = MatrixSymbol('b', 3, 1)
func = lambdify((A, b), linsolve((A, b)), modules="numpy")
是否可以生成func(A, b) = np.linalg.solve(A, b)
以上代码
浏览 1提问于2021-01-24得票数 0
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1回答
我正在用渐近进行一些符号运算，然后使用eval和渐近的lambdastr实用程序生成Python函数。下面是一个简单的例子，说明我的意思：
import sympy
import numpy as np
from sympy.utilities.lambdify import lambdastr
# simple example expression (my use-case is more complex)
expr = sympy.S('b*sqrt(a) - a**2')
a, b = sorted(expr.free_symbols, key=lambda s: s.
浏览 8提问于2015-04-22得票数 3
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1回答
我有这样的代码：
import sympy
import numpy as np
from sympy.utilities.lambdify import lambdify
from collections import OrderedDict
arr = [np.array([ 1, 2]), np.array([ 5, 6])]
a,b = sympy.symbols('a b')
var = [a,b]
expr = ['a+cos(b)', 'a+cos(b)*2']
f = lambdify( var, expr, 'num
浏览 10提问于2017-03-06得票数 3
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1回答
尝试创建函数图示器时出错
、、、
我正在尝试使用Python编写一个程序，它允许用户选择一个函数并将其绘制为指定的值。我有这个：
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy as np
from sympy import Symbol, Derivative, sin, sympify
from sympy.core.sympify import SympifyError
x = Symbol('x')
fx = sympify(input("What is your function? "))
x_min = float
浏览 4提问于2018-02-02得票数 0
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我试着用这个高度方程来找出火箭发射的最大高度。我已经设定了导数，所以现在我需要用导数来求解。我试图为0解的方程式是
-0.0052t^3 + 4.26t + 0.000161534t^3.751相关代码如下
def velocity(equation):
time = Symbol('t')
derivative = equation.diff(time)
return derivative
def max_height():
time = Symbol('t')
浏览 2提问于2021-12-16得票数 0
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3回答
我有问题，通过求解一个多项式函数具有渐近性。下面的示例显示了一个提供我无法管理的错误消息的情况。如果多项式变得更简单，求解器就能正常工作。请复制并粘贴代码以检查系统上的错误。
import sympy
from sympy import I
omega = sympy.symbols('omega')
def function(omega):
return - 0.34*omega**4 \
+ 7.44*omega**3 \
+ 4.51*I*omega**3 \
+
浏览 2提问于2016-03-29得票数 5
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import matplotlib.pyplot as plt
import sympy as sy
import numpy as np
x=sy.Symbol('x')
plt.title("Comparison of EXP(x), PP1, PP2")
plt.xlim(0-0.1, 3+0.2)
plt.ylim(0, 20+1)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y: values")
plt.grid(False)
x=np.linspace(0.0, 3.0, 100)
plt.pl
浏览 0提问于2018-10-17得票数 1
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1回答
我想在一个图形中绘制来自sympy的多个函数，但又具有matplotlib的功能。(所以我可以做图例，等等)有一篇文章here展示了如何做到这一点。当一个图包含像Heaviside()这样的东西时，我的问题就出现了。 在这里，我定义了三个不同的函数来绘制： from sympy import *
x = symbols('x')
a = x
b = x*(x-1/2)
c = x*Heaviside(x-1/2) 我可以像这样用matplotlib绘制a和b： line1, line2 = plot((a,(x,0,1)), (b,(x,0,1)), show = Fals
浏览 50提问于2021-04-29得票数 0
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1回答
我试着用Sympy中的solve解一个方程。但是我的方法并没有像预期的那样工作。 我的等式是：0.00622765954483725 = (x * 24.39 * 0.921107170819325) / 143860432.178345。 我的代码： from sympy import symbols, solve
import numpy as np
x = symbols('x')
sol = solve((np.array([[x],[x]]) * np.array([[24.39],[293.6]]) * np.array([[0.921107170819325
浏览 10提问于2020-12-29得票数 3
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我想找出满足特定方程的所有实数。我可以很容易地找到这些值
Solve[n*9^5 == 10^n-1, n]
哪个；但是当我使用SymPy的(0.7.3；Python2.7.5) solve
n = sympy.symbols('n')
sympy.solve(n*9**5 - 10**n-1, n)
我似乎只得到了看上去像0的东西，而不是第二个值，这正是我真正想要的。
如何让SymPy产生我正在寻找的非平凡的解决方案？我是否应该使用不同的功能或包？
浏览 3提问于2013-11-04得票数 4
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我想并行执行一个渐近lambda函数。我不知道：
尽管它是lambda函数，但它为什么并行工作？
当我尝试在没有池的情况下执行时，它为什么停止工作？
如果我取消对lambdify中第一个返回的注释，它为什么会工作？
显然，标记预处理程序需要代码上方的一行文本，所以这是代码：
from multiprocessing import Pool
import sympy
from sympy.abc import x
def f(m):
return m.lambdify()(1)
class Mult():
def lambdify(self):
浏览 1提问于2017-07-13得票数 5
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我使用交感来创建一个表达式，然后用显示为latex。该表达式用于计算后，将其压缩为一个名为f的函数。
但是，当使用数组或Series对象作为f的参数时，如果已修饰的表达式包含一个交感对象(例如sympy.sqrt())，则将得到一个TypeError。如果我使用**.5而不是sqrt，我将不会出错(但它不会在IPython中显示根)。
问题：
如何在通过Series创建的函数上使用数组或
以下代码是该问题的(简化)演示：
import sympy
import numpy
sympy.init_printing()
x = sympy.symbols('x')
_f =
浏览 4提问于2016-12-24得票数 2
这是我的代码。
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
import sympy as sp
sp.init_printing()
from sympy import *
from sympy import Symbol, Matrix
rom sympy import *
def make_Aij(m, n, a='a') :
from sympy import Symbol, Matrix # just in case they aren't already loaded
A =
浏览 0提问于2021-03-02得票数 2
我有一个数字数组，我想用一个简单的方程来计算其中的值。 import numpy as np
import sympy as sym
x_values = np.linspace(0, 2, 100)
function = lambda x : 10*sym.sin(9*x)
function(x_values) 我得到了： AttributeError: 'ImmutableDenseNDimArray' object has no attribute 'could_extract_minus_sign'
浏览 163提问于2018-12-31得票数 2
1回答
我试图为一个涉及sympy.Max的函数生成一个三维图形，但是我得到了一个类型错误。最起码的例子：
import sympy
u, v = sympy.symbols("u v", positive=True)
f = sympy.Max(0, u*v - 0.5)
my_plot = sympy.plotting.plot3d(f, (u, 0, 1), (v, 0, 1), show=False, legend=True)
my_plot.show()
例如，如果我删除了-0.5，那么代码就运行得很好，所以它实际上是关于取最大值的。有什么办法解决这个问题吗？
全堆栈跟踪：
浏览 17提问于2022-11-15得票数 0
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1回答
嗨，我在Python上做了一些派生程序，但是结果和我预期的不一样，
这就是我想要的结果：
f(x) = x^2 - 8x + 25
f'(x) = 2x -8
0 = 2x - 8
8 = 2x
4 = x
x = 4
我希望x等于4
这是密码：
import sympy as sp
from sympy import *
p = 8
m = 25
f = x**2 - p*x + m
f_prime = f.diff(x)
f = lambdify(x, f)
f_prime = lambdify(x, f_prime)
f_pr
浏览 1提问于2021-12-19得票数 0
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如何解决多目标问题？ import sympy as sym
from sympy import lambdify
x = sym.Symbol('x')
n = sym.Symbol('n')
f = sym.sin(n*x)
derivative_f = f.diff(x)
derivative_f = lambdify(x, derivative_f)
x = float(input('x:'))
print(derivative_f(x))
print(derivative_f) 如果我输入2，那么预期的结果应该是2*cos(2*
浏览 113提问于2021-08-02得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在使用渐近函数来评估数据帧中存在的数据的公式(动态)。 import sympy as sy
def evaluate_function(formula,dataframe):
gfg_exp = sy.sympify(formula)
dataframe_dict=dataframe.to_dict()
gfg_exp = gfg_exp.subs(dataframe_dict)
return gfg_exp
df['result']=df.apply(lambda row:evaluate_function(formula=conditi
浏览 22提问于2020-02-02得票数 1
这是的延续。
我有这样的代码：
import sympy
import numpy as np
from sympy.utilities.lambdify import lambdify
arr = [np.array([ 1, 2,3 ,4]), np.array([ 5, 6, 7, 8])]
a,b = sympy.symbols('a b')
var = [a,b]
expr = 'a+b'
new_dict = dict(zip(var, arr))
print(new_dict)
这给了我：
{a: array([1, 2, 3, 4]), b:
浏览 4提问于2017-03-05得票数 3
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我正在木星笔记本上做一些符号计算，在继续进行其他符号计算之前，我想绘制函数并计算数值积分。
我试图对函数进行抨击，但是只有当我重新键入函数定义时，我才能得到图和积分。有什么方法可以直接用符号形式进行这些操作吗？如果没有，是否有一种方法可以正确地用固定的输入参数a和b对函数进行抨击？
from sympy import *
from sympy.utilities.lambdify import lambdify
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.integrate as int
x,a,b = sy
浏览 1提问于2019-08-07得票数 0
回答已采纳
我不明白为什么下面代码的答案是10而不是1。有人能帮我理解lambdify是怎么回事吗，或者是什么造成了错误的答案？
import sympy
from sympy.utilities.lambdify import lambdify
from sympy import Function
from sympy.abc import x, y
def kFct(xIndex,loc,k1,k2):
... if xIndex <= loc:
... return k1
... else:
... return k2
...
loc = 0.5
k1 = 1
k2
浏览 2提问于2013-01-07得票数 2
我正在尝试绘制函数sin(x)/x和它的泰勒近似。我使用python 3和pyzo -第一个图可以工作，但我在将来自sympy模块的级数转换为一个可以工作的numpy表达式时遇到问题。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sympy as sp
from sympy.abc import x
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.sin(x)/x #first function
plt.plot(x, y, 'k') #this is working fine
浏览 0提问于2013-11-08得票数 2
1回答
下面的python脚本计算表达式中的第一个项，4.939e-3xAxB+8.7989 at (A，B) = (1.0,1.0)
import sympy
from sympy import *
A = sympy.Symbol(A)
B = sympy.Symbol(B)
F = 4.939e-3*A*B+8.7989
G = str(F).split("+")[0]
H = lambdify([A,B], G, "numpy")
print H(1,1)
出货量为: 0.004939
下面的守则旨在实现同样的目标：
A = sympy.Sym
浏览 15提问于2017-10-25得票数 4
回答已采纳
有没有办法把Sympy的解决方案和Astropy结合起来？例如，如果我想解开普勒关于所有其他变量的给定值的p的第三定律：
from sympy import solveset, Poly, Eq, Function, exp
from sympy import Symbol, pi
Ms = Symbol('Ms') # mass of sun
Mp = Symbol('Mp') # mass of planet
G = Symbol('G') # Gravitational consatant
a = Symbol('a') #
浏览 3提问于2020-12-29得票数 2
1回答
我打算画出以下功能：
X = [x, y]
f = c'X + norm(c)* (sum(cos^2(X)) - sum(log(b-aX))
c = [7,2]
a = [2,3;4,6]
b = [10, 50]
所以我想得到这个
7x+2y+7.2*(cos^2(pi*x)+cos^2(pi*y))-(log(10-2x-3y)+ log(50-4x-6y)+log(x)+log(y))
如何绘制上述函数，比方说，何时，-5<=x<=5和-3<=y<=2？
我尝试了以下几点：
import numpy as np
import matplotlib.py
浏览 0提问于2021-10-14得票数 2
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我正在阅读一篇关于Bloom过滤器( )的文章，其中为最优哈希函数的数量导出了一个表达式。我想重现m = n这一简化情况的计算，也就是说，我想确定函数的最小值。
(1-exp(-x))**x
从文章中看，这应该发生在x = ln(2)。我尝试在sympy中这样做，如下所示：
In [1]: from sympy import *
In [2]: x, y, z = symbols('x y z')
In [3]: init_printing(use_unicode=True)
In [8]: from sympy.solvers import solve
In [9]
浏览 3提问于2017-08-26得票数 5
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