ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਗਣਿਤ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੋ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਕੋਈ ਇਹ ਵੀ ਦਲੀਲ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਣਿਤ/ਅੰਕੜੇ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ। NumPy, SciPy, ਵਿਗਿਆਨ it ਸਿੱਖੋਹੈ, ਅਤੇ TensorFlow ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਕੁ ਹਨ ਜੋ ਗਣਿਤ ਨਾਲ ਗਿਣਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਜਿੱਠਦੀਆਂ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗਣਿਤ ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਹੈ: SymPy.
ਆਓ SymPy ਬਾਰੇ ਸਭ ਕੁਝ ਜਾਣੀਏ।
ਕੀ ਹੈ SymPy?
SymPy ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਗਣਿਤ ਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਮਝਣਯੋਗ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਫੈਲਣਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਪੂਰੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਾਲਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਲਜਬਰਾ ਸਿਸਟਮ (CAS) ਬਣਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਤਣਾ ਸੌਖਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ mpmath 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਨਮਾਨੇ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅੰਕਗਣਿਤ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ੁੱਧ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ।
ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਸਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸ ਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਇੰਟਰਫੇਸ (API) ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਵਿਸਤਾਰਯੋਗਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਕੋਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਉਦੇਸ਼ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਹੈ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ, ਭਾਵੇਂ ਇੱਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ।
SymPy, ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ (GUI)। ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ:
- ਮੁਫਤ, ਭਾਸ਼ਣ ਅਤੇ ਬੀਅਰ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ BSD ਲਾਇਸੰਸ ਦੇ ਅਧੀਨ ਲਾਇਸੰਸਸ਼ੁਦਾ ਹੈ।
- ਪਾਈਥਨ-ਅਧਾਰਿਤ: ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੈ ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।
- ਹਲਕਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ mpmath 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸ਼ੁੱਧ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਮਨਮਾਨੇ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਅੰਕਗਣਿਤ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਹੋਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਸੋਧਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
SymPy ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਕਰੀਏ?
ਸੇਜ, ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਲਜਬਰਾ ਸਿਸਟਮ, ਪਾਈਥਨ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਜੋਂ ਵੀ ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਰਿਸ਼ੀ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਇੱਕ ਗੀਗਾਬਾਈਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੇ ਡਾਊਨਲੋਡ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਹਲਕਾ ਹੋਣ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਪਾਈਥਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕੋਈ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਅਮਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰ ਥਾਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੇਜ ਅਤੇ ਸਿੰਪੀ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਸੇਜ ਇੱਕ ਪੂਰਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਣਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਾਰੇ ਮੁੱਖ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਗਣਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਕੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸੇਜ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ, ਇਹ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪੈਕੇਜਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਰਿਸ਼ੀ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, SymPy, ਇੱਕ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰ ਸਿਸਟਮ ਬਣਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਲਜਬਰਾ ਸਿਸਟਮ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਲਈ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਜਾਂ ਫੈਲਾਉਣਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸਨੂੰ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਆਯਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਰੁਟੀਨਾਂ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵਧਾਉਣ ਲਈ APIs ਵੀ ਹਨ।
SymPy ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨਾ
ਬਸ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
SymPy ਚਿੰਨ੍ਹ
ਚਲੋ ਹੁਣ ਇਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੀਏ! ਇਸਦਾ ਮੂਲ ਵਸਤੂ ਪ੍ਰਤੀਕ ਹੈ। SymPy ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਲਿਖ ਕੇ ਇੱਕ ਚਿੰਨ੍ਹ x ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਉਪਰੋਕਤ ਕੋਡ x ਚਿੰਨ੍ਹ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਗਣਿਤਿਕ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਅਣਜਾਣ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਗਣਨਾ ਹੇਠਾਂ ਦਿਖਾਈ ਗਈ ਹੈ:
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਪਰ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਚਿੰਨ੍ਹ x ਇੱਕ ਅਣਜਾਣ ਰਕਮ ਦੇ ਸਮਾਨ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਚਿੰਨ੍ਹ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਲਿਖੋ:
ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਦੋ ਚਿੰਨ੍ਹ, y, ਅਤੇ z ਬਣਾਏ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਜੋੜਿਆ, ਘਟਾਇਆ, ਗੁਣਾ ਅਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
SymPy ਫੰਕਸ਼ਨ
1. sympify() ਫੰਕਸ਼ਨ
sympify() ਵਿਧੀ ਇੱਕ ਆਰਬਿਟਰਰੀ ਸਮੀਕਰਨ ਨੂੰ ਇੱਕ SymPy ਸਮੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਿਆਰੀ ਪਾਈਥਨ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੂਰਨ ਅੰਕ।
ਸਤਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਪੂਰਨ ਅੰਕਾਂ ਆਦਿ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
2. evalf() ਫੰਕਸ਼ਨ
ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ 100 ਅੰਕਾਂ ਤੱਕ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸਮੀਕਰਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਬਸ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਵੀ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ:
ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ 15 ਅੰਕਾਂ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸਨੂੰ 1 ਅਤੇ 100 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਸਮੀਕਰਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ 20 ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
3. Lambdify() ਫੰਕਸ਼ਨ
Lambdify ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਸਮੀਕਰਨ ਨੂੰ Python ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਸਮੀਕਰਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵੇਲੇ evalf() ਵਿਧੀ ਅਯੋਗ ਹੈ।
Lambdify ਇੱਕ lambda ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਸਮਾਨ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਿਵਾਏ ਇਸਦੇ ਕਿ ਇਹ SymPy ਨਾਮਾਂ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਨਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ NumPy ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, Lambdify ਨੂੰ ਗਣਿਤ ਮਿਆਰੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਫੀਚਰ
ਮੁੱਠੀ ਭਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਇੱਥੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਹਨ; ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਇਥੇ.
1. ਮੁੱਖ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ
- ਬੁਨਿਆਦੀ ਅੰਕਗਣਿਤ: +, -, *, /, ਅਤੇ ** ਆਪਰੇਟਰ ਸਮਰਥਿਤ ਹਨ (ਸ਼ਕਤੀ)
- ਇੱਕ ਬਹੁਪਦ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ
- ਪੂਰਨ ਅੰਕ, ਤਰਕਸ਼ੀਲ, ਅਤੇ ਆਰਬਿਟਰਰੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਫਲੋਟ
- ਤਿਕੋਣਮਿਤੀ, ਹਾਈਪਰਬੋਲਿਕ, ਅਤੇ ਘਾਤਕ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਜੜ੍ਹਾਂ, ਲਘੂਗਣਕ, ਪੂਰਨ ਮੁੱਲ, ਗੋਲਾਕਾਰ ਹਾਰਮੋਨਿਕਸ, ਫੈਕਟੋਰੀਅਲ ਅਤੇ ਗਾਮਾ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਜ਼ੀਟਾ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਪੋਲੀਨੋਮੀਅਲਸ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ
- ਚਿੰਨ੍ਹ ਜੋ ਗੈਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਵਾਲੇ ਹਨ
- ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਪੈਟਰਨ
2. ਕੈਲਕੂਲਸ
- ਏਕੀਕਰਣ: ਇਹ ਵਿਧੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਰਿਸ਼-ਨਾਰਮਨ ਹਿਉਰਿਸਟਿਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੀ ਹੈ
- ਭਿੰਨਤਾ.
- ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰੋ
- ਲੌਰੇਂਟ ਟੇਲਰ ਦੀ ਲੜੀ
3. ਬਹੁ-ਵਚਨ
- Gröbner ਬੁਨਿਆਦ
- ਅੰਸ਼ਕ ਅੰਸ਼ਾਂ ਦਾ ਸੜਨ
- ਡਿਵੀਜ਼ਨ, gcd ਨਤੀਜੇ ਮੂਲ ਅੰਕਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ।
4. ਸੰਯੋਜਕ
- ਪਰਮਿਟ
- ਸਲੇਟੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੂਫਰ ਕੋਡ
- ਸੰਜੋਗ, ਭਾਗ, ਸਬਸੈੱਟ
- ਪੌਲੀਹੈਡਰਲ, ਰੁਬਿਕ, ਸਮਮਿਤੀ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਪਰਮੂਟੇਸ਼ਨ ਗਰੁੱਪ
5. ਵੱਖਰਾ ਗਣਿਤ
- ਸਾਰ
- ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਸਮੀਕਰਨ
- ਬਾਇਨੋਮੀਅਲ ਗੁਣਾਂਕ
- ਨੰਬਰ ਥਿ .ਰੀ
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
1. ਬਿਲਡਿੰਗ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ
2. ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਲਜਬਰਾ ਸਿਸਟਮ
ਹੋਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਲਜਬਰਾ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਤੁਹਾਨੂੰ Symbol() ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿੰਬੋਲਿਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਦਸਤੀ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
3. ਕੈਲਕੂਲਸ
ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਗਣਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਾਕਤ ਹੈ।
ਇਹ ਕਥਨਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਡੈਰੀਵੇਟਿਵਜ਼, ਅਟੁੱਟ, ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਭੁੱਖ ਮਿਟਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਪ੍ਰਤੀਕ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਸੁਆਦ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ SymPy ਨਾਲ ਹੋਰ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਵਾਧੂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਮੈਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦਿਓ:
- ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਰੇਖਿਕ ਅਲਜਬਰਾ: ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੂਲ ਰੇਖਿਕ ਅਲਜਬਰਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਾਸ਼ਾ NumPy ਦੇ ਸੰਟੈਕਸ ਵਰਗੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਥੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ. ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ.
- ਪ੍ਰਗਟਾਵਾ: ਇਹ ਸਮੀਕਰਨ ਦੇ ਦਰੱਖਤ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਦਰੱਖਤ-ਅਧਾਰਿਤ ਬਣਤਰ ਹੈ, ਸਮੀਕਰਨ ਦਾ ਟਰੈਕ ਰੱਖਣ ਲਈ। ਵੱਲ ਦੇਖੋ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਦੇ ਰੁੱਖ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਮਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
- ਡੈਰੀਵੇਟਿਵਜ਼ ਅਤੇ ਇੰਟੀਗਰਲ: ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੈਲਕੂਲਸ ਕਲਾਸ (ਸੋਚ ਨੂੰ ਘਟਾਓ) ਵਿੱਚ ਸਿੱਖੋਗੇ। ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਵਿਭਾਜਨ SymPy ਵਿੱਚ.
- NumPy ਨਾਲ ਸਬੰਧ: NumPy ਅਤੇ SymPy ਦੋਵੇਂ ਗਣਿਤ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ, ਫਿਰ ਵੀ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਹਨ! NumPy ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਕ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਸਰਲੀਕਰਨ: ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ 'ਤੇ ਹੋਰ ਵਧੀਆ ਨਿਯੰਤਰਣ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਦੇਖੋ ਸਰਲੀਕਰਨ.
ਸਿੱਟਾ
SymPy ਪ੍ਰਤੀਕ ਗਣਿਤ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਨਾਲ ਹੀ ਗਣਿਤਿਕ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਸਤਾਰ ਅਤੇ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਮੀਕਰਨਾਂ, ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਸਮੀਕਰਨਾਂ/ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਤੁਸੀਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਸਿੱਧੇ ਟਰਮੀਨਲ ਵਿੱਚ (ਜਾਂ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ) ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਚਿੱਤਰਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ।
ਕੀ ਤੁਸੀਂ SymPy ਦੀ ਹੋਰ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ? ਸਾਨੂੰ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ.
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ