背景介紹：
Sugar 起初在 MultiMCU EDU 上寫的都是有飛控、嵌入式操作系統、控制算法類的推文。
最近推的 Matlab 和 Python 似乎與 MCU 不在一個世界里，其實不然。機器人身上的 MCU 所跑的程序是有運行控制算法的，而控制算法的學習必須有扎實的數學功底。
當代學數學除了 Matlab 工具可用，還有開源的 Python 模塊。學數學必須借助好工具，把抽象變具象才能理解。本篇 Sugar 就來說一說 Python 中的符號運算。

sympy

一、安裝 sympy 模塊

Sugar 使用 Python 3.8.6 安裝 sympy 模塊，安裝命令如下：

pip install sympy

二、sympy 使用

1、symbols() 函數定義符號

import sympy as sy x,y = sy.symbols("x y")

如上定義 x 和 y 為符號變量，可以用 type() 函數查看變量類型，如下：

2、字符表達式輸出方法：

f"...{}"字符串前加 f 對 {} 里的內容格式化輸出。

3、符號表達式的數值解

subs() 函數用于將表達式里的變量替換成數值。
f字符串里凡是要求值的地方都用 {} 括起來。

4、變量替換（適用于復合函數）

subs() 函數可以將表達式里的變量替換成其他符號表達式。

5、算術表達式求值

Rational(a,b) 表示分數 a/b。
sqrt(a) 表示求 a 的平方根。
evalf() 函數用于求算數表達式的數值解。

6、輸出更易懂的表達式

先 init_printing() 再 pprint() 就能以更易懂的方式輸出符號表達式。

7、輸出更專業的表達式

這里要用到 jupyter notebook，關于 jupyter 的安裝和使用 Sugar 下面會單獨說。

sympy 模塊更多強大的功能可以參考簡書上的《Python科學計算利器——SymPy庫》，以上內容 Sugar 有參照知乎上的《sympy: 符號運算-1》，在知乎專欄《sympy:符號運算》中有更多內容。本篇意在讓初學者簡單入門，選得都是簡單好用的示例，避免初學者看一大篇長文引起畏難情緒。

jupyter

參考《Python安裝Jupyter Notebook配置使用教程》

jupyter notebook 是用來學代碼的不二之選，相當于一個活的可運行的代碼筆記，功能上類似于 Matlab 的實時腳本。

一、安裝 jupyter

pip 安裝命令 pip install jupyter

二、簡單配置和使用

1、換 jupyter notebook 啟動目錄
(1) 在 D 盤新建文件夾 D:\jupyter_notebook
(2) 生成配置文件，命令是：jupyter notebook --generate-config
(3) 修改配置文件（搜索關鍵詞 c.NotebookApp.notebook_dir），如下圖：

2、基本使用：在 jupyter 里用 python3 輸出公式。
(1) 在 Windows PowerShell 里輸入命令 jupyter notebook 打開 jupyter 網頁，然后新建 Python3 文件，如下圖：

(2) 自動跳轉到 Python3 頁面，如下圖：

(3) 輸入如下代碼并運行，結果如代碼下面的圖：

from IPython.display import display, Latex import sympy as sy sy.init_printing()x,y=sy.symbols("x y") f=x**2+3*x-5 display(Latex(f"$$f(x)={sy.latex(f)}$$"))xx=3 sy.pprint(f"f({xx})={f.subs({x:xx})}") yy=4 f1=sy.sqrt(x**2+y**2)display(Latex(f"$$f_1(x,y)={sy.latex(f1)}$$")) sy.pprint(f"f1({xx},{yy})={f1.subs({x:xx, y:yy})}")

三、更多功能

如上圖，jupyter 還支持更 MarkDown 等更多功能，使用方法也是動手弄一弄就會。結合這些功能一起，就能理解為什么叫 jupyter notebook 了，這實在是做代碼筆記的不二之選。

簡書上有一篇《Jupyter Notebook介紹、安裝及使用教程》非常詳細地講述了 jupter 從安裝到使用以及加入其他功能插件的各種操作。

PS

對于數學工具，Sugar 推薦相似功能先學習 Matlab 再學 Python，Matlab 環境下查看變量和斷點調試更方便。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python 符号运算的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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