مواد جي جدول[لڪ][ڏسو]
رياضي جي چوڌاري ڪو به حاصل نه آهي، ڇا توهان يونيورسٽي جو شاگرد آهيو يا ڊيٽا سائنس ۾ ڪم ڪريو.
هڪ شايد اهو به بحث ڪري سگهي ٿو ته ڊيٽا سائنس لاڳو ڪيل رياضيات / شماريات جو هڪ قسم آهي. NumPy، SciPy، اسڪڪيٽ ـ سکو، ۽ TensorFlow پٿون لئبرريءَ مان صرف چند آھن جيڪي رياضي سان ڪم ڪن ٿيون مقداري طور تي.
تنهن هوندي، اتي صرف هڪ مقابلو آهي واضح طور تي رياضياتي علامتن سان معاملو ڪرڻ لاء: SymPy.
اچو ته SymPy بابت سڀ ڪجهه ڳوليون.
ڇا آھي SymPy?
SymPy هڪ Python علامتي رياضي جي لائبريري آهي. اهو هڪ مڪمل خصوصيت وارو ڪمپيوٽر الجبرا سسٽم (CAS) هجڻ جي خواهش رکي ٿو جڏهن ته ڪوڊ کي بنيادي طور تي ممڪن طور تي سمجهي سگهجي ٿو ۽ آساني سان وڌائڻ جي قابل آهي.
اهو مڪمل طور تي Python ۾ لکيل آهي. اهو استعمال ڪرڻ بلڪل سادو آهي ڇو ته اهو صرف mpmath تي ڀاڙي ٿو، هڪ خالص پائٿون لائبريري صوابديدي فلوٽنگ پوائنٽ رياضي لاءِ.
لائبريري جي طور تي، اهو ذهن ۾ استعمال جي قابليت تي هڪ اهم زور سان ٺاهيو ويو. ان جي ايپليڪيشن پروگرام انٽرفيس (API) جي ڊيزائن ۾ توسيع انتهائي اهم آهي.
نتيجي طور، اهو پٿون ٻولي کي وڌائڻ جي ڪا به ڪوشش نه ڪندو آهي. مقصد اهو آهي ته صارفين ان کي ٻين سان گڏ استعمال ڪرڻ جي قابل ٿي وڃن Python لائبريريون انهن جي ڪم جي فلو ۾، ڇا هڪ انٽرويو ماحول ۾ يا هڪ وڏي سسٽم جي پروگرام ٿيل جزو جي طور تي.
SymPy، هڪ لائبريري جي طور تي، هڪ تعمير ٿيل گرافڪ نه آهي يوزر انٽرفيس (GUI). لائبريري آهي:
- مفت، تقرير ۽ بيئر جي حوالي سان، ڇو ته اهو BSD لائسنس تحت لائسنس يافته آهي.
- پٿون تي ٻڌل: اهو مڪمل طور تي پٿون ۾ ترقي يافته آهي ۽ پٿون کي پنهنجي ٻولي طور استعمال ڪري ٿو.
- هلڪو وزن ڇاڪاڻ ته اهو صرف mpmath تي ڀاڙي ٿو، هڪ خالص Python لائبريري صوابديدي سچل نقطي رياضي لاءِ، ان کي استعمال ڪرڻ آسان بڻائي.
- ٻين پروگرامن ۾ شامل ڪري سگھجي ٿو ۽ تبديل ٿي سگھي ٿو ڪسٽم افعال سان گڏ ان کان سواءِ استعمال ٿيڻ سان گڏ ھڪ انٽرايڪٽو اوزار.
SymPy ڇو استعمال ڪيو؟
سيج، هڪ ڪمپيوٽر الجبرا سسٽم، پڻ پٿون کي ان جي پروگرامنگ ٻولي طور استعمال ڪري ٿو. بابا، ٻئي طرف، تمام وڏو آهي، هڪ گيگا بائيٽ کان وڌيڪ ڊائون لوڊ ڪرڻ جي ضرورت آهي. ان ۾ وزن گھٽائڻ جو فائدو آهي.
ڪمپيڪٽ ٿيڻ کان علاوه، ان ۾ Python کان سواءِ ٻيو ڪو به انحصار ناهي، ان کي عملي طور تي هر هنڌ استعمال ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي.
ان کان علاوه، ساج ۽ SymPy جا مقصد ساڳيا نه آهن. سيج هڪ مڪمل خصوصيت وارو رياضياتي نظام ٿيڻ جي خواهش رکي ٿو، ۽ اهو سڀني مکيه اوپن سورس رياضياتي نظام کي هڪ ۾ گڏ ڪري ٿو.
جڏهن توهان استعمال ڪندا آهيو سيج فنڪشن، جهڙوڪ انٽيگريٽ، اهو هڪ اوپن سورس پيڪيجز کي سڏي ٿو جنهن ۾ شامل آهي. حقيقت ۾، اهو ساج ۾ ٺهيل آهي. SymPy، ٻئي طرف، هڪ خود مختيار نظام هجڻ جو خواهشمند آهي، جنهن ۾ سڀني ڪارڪردگيءَ کي پاڻ ۾ لاڳو ڪيو ويو آهي.
لائبريري جي طور تي ڪم ڪرڻ جي صلاحيت هڪ اهم خصوصيت آهي. ڪيترائي ڪمپيوٽر الجبرا سسٽم انٽرايڪٽو ماحول ۾ استعمال ٿيڻ لاءِ آهن، پر انهن کي خودڪار ڪرڻ يا وڌائڻ ڏکيو آهي.
اهو پائٿون ۾ مداخلت سان استعمال ڪري سگهجي ٿو يا توهان جي پنهنجي پٿون پروگرام ۾ درآمد ڪري سگهجي ٿو. اهو پڻ آهي APIs آساني سان وڌائڻ لاءِ ان کي توهان جي پنهنجي معمولن سان.
انسٽال ڪرڻ SymPy
توهان جي ماحول ۾ انسٽال ڪرڻ لاءِ هيٺ ڏنل حڪم استعمال ڪريو.
SymPy علامتون
اچو ته هاڻي ان سان شروع ڪريون! ان جو بنيادي مقصد هڪ علامت آهي. SymPy ۾، توهان لکي سگهو ٿا هڪ علامت x ٺاهي:
مٿي ڏنل ڪوڊ ٺاهي ٿو علامت x. ان ۾ نشانين جو مقصد رياضياتي علامتن کي نقل ڪرڻ آهي جيڪي اڻڄاتل قدرن جي نمائندگي ڪن ٿا.
نتيجي طور، هيٺين حساب هيٺ ڏيکاريل آهي:
جيئن مٿي ڏيکاريل آهي، علامت x ڪم ڪري ٿي ساڳيءَ طرح اڻڄاتل رقم سان. جيڪڏھن توھان چاھيو ٿا گھڻا نشانيون، انھن کي ھيٺين طرح لکو:
توھان ٺاھيو ٻه علامتون، y، ۽ z، ھڪڙي ئي وقت ھن صورت ۾. اهي علامتون هاڻي شامل ڪري سگھجن ٿيون، گھٽائي سگهجن ٿيون، ضرب، ۽ ورهائي سگهجن ٿيون جيئن چاهيو:
SymPy فنڪشن
1. sympify() فنڪشن
sympify() طريقو هڪ خودمختيار اظهار کي SymPy اظهار ۾ تبديل ڪري ٿو. اهو معياري پٿون شيون تبديل ڪري ٿو، جهڙوڪ انٽيجرز.
Strings انهن جي اظهار سان گڏو گڏ انٽيجرز وغيره ۾ تبديل ٿي ويا آهن.
2. evalf() فنڪشن
هي فنڪشن 100 عددن جي سچل-پوائنٽ جي درستگي سان هڪ مخصوص عددي اظهار جو اندازو لڳائي ٿو.
فنڪشن اضافي طور تي ذيلي دليل جي طور تي علامتن لاءِ عددي قدرن سان هڪ لغت اعتراض قبول ڪري ٿو. هيٺ ڏنل جملي تي غور ڪريو:
فلوٽنگ پوائنٽ جي درستگي مقرر ڪئي وئي آهي 15 عددن تي ڊفالٽ. بهرحال، هي 1 ۽ 100 جي وچ ۾ ڪنهن به نمبر تي تبديل ٿي سگهي ٿو.
هيٺ ڏنل مساوات کي 20 انگن اکرن جي درستگي سان جائزو ورتو ويو آهي.
3. Lambdify() فنڪشن
Lambdify هڪ فنڪشن آهي جيڪو پنهنجي اظهار کي Python افعال ۾ تبديل ڪري ٿو. evalf() طريقو غير موثر آهي جڏهن قدرن جي وسيع رينج ۾ اظهار جو جائزو وٺو.
Lambdify ساڳي طرح ڪم ڪري ٿو lambda فنڪشن، سواء ان جي ته اهو SymPy نالن کي مهيا ڪيل عددي لائبريري جي نالن سان ترجمو ڪري ٿو، جيڪو عام طور تي NumPy آهي.
ڊفالٽ طور، Lambdify رياضي جي معياري لائبريري تي لاڳو ٿئي ٿو.
مضمونن جي
لئبرريءَ جون سڀ کان اهم خصوصيتون هتي ڏنل آهن. اتي ڪيترائي وڌيڪ شامل نه آھن، پر توھان انھن کي چيڪ ڪري سگھو ٿا هتي.
1. بنيادي صلاحيتون
- بنيادي رياضي: +، -، *، /، ۽ ** آپريٽرز سپورٽ آهن (طاقت)
- هڪ polynomial توسيع
- انٽيجرز، ريشنلز، ۽ فلوٽ پاڻمرادو درستي سان
- ٽريگونوميٽرڪ، هائپربولڪ، ۽ ايڪسپورنشنل افعال، روٽ، لاگارٿمس، مطلق قدر، گولي هارمونڪس، فيڪٽريئل ۽ گاما افعال، زيٽا افعال، پولينوميل، ۽ خاص افعال
- نشانيون جيڪي غير معمولي آهن
- ملندڙ نمونو
2. حساب ڪتاب
- انٽيگريشن: هي طريقو وڌايل ريش-نارمن هورسٽڪ کي ملازمت ڏيندو آهي
- مختلف.
- محدود افعال
- Laurent Taylor جي سيريز
3. پولي ميلو
- گروبنر فائونڊيشن
- جزوي جزن جي خراب ٿيڻ
- ڊويزن، جي سي ڊي نتيجا بنيادي رياضي جا مثال آهن.
4. combinatorics
- اجازت نامو
- گرين ۽ پرافر ڪوڊس
- مجموعو، ورهاڱو، ذيلي سيٽ
- Polyhedral، Rubik، Symmetric، ۽ ٻيا Permutation Groups
5. ڌار ڌار رياضي
- مجموعا
- منطقي اظهار
- binomial coefficients
- نمبر نظريو
اپليڪشن
1. بلڊنگ ڪليڪٽر
2. ڪمپيوٽر الجبرا سسٽم
ٻين ڪمپيوٽر جي الجبرا سسٽم جي برعڪس، توهان کي دستي طور تي ان ۾ علامتي متغير جو اعلان ڪرڻ گهرجي Symbol() فنڪشن استعمال ڪندي.
3. حساب ڪتاب
علامتي حسابي نظام جي صلاحيت سڀني قسمن جي حسابن کي علامتي طور تي ڪرڻ لاءِ ان جي وڏي طاقت آهي.
اهو بيانن کي آسان ڪري سگهي ٿو، علامتي طور تي، شماري نڪتن، انٽيگرلز، ۽ حدن کي، حل ڪري سگهي ٿو مساواتن کي، ميٽرڪ سان لهه وچڙ ۾، ۽ گهڻو ڪجهه ڪري سگهي ٿو.
توهان جي بک کي هٽائڻ لاء، هتي علامتي طاقت جو ذائقو آهي.
توهان SymPy سان ٻيو ڇا ڪري سگهو ٿا؟
اضافي مسئلن جي باري ۾ ڊروننگ ڪرڻ جي بدران، مون کي توهان جي صلاحيتن کي وڌائڻ ۾ مدد ڏيڻ لاء وسيلن جي هڪ فهرست فراهم ڪرڻ ڏيو:
- ميٽرڪ ۽ لينئر الجبرا: اهو ميٽرڪس سان ڪم ڪري سگهي ٿو ۽ بنيادي لينر الجبرا آپريشن ڪري سگهي ٿو. ٻولي NumPy جي نحو سان ملندڙ جلندڙ آهي. بهرحال، اتي قابل ذڪر اختلاف آهن. شروع ڪرڻ ، تحقيق ڪرڻ قالب لائبريري ۾.
- تاثر: اهو هڪ اظهار جي وڻ جو استعمال ڪري ٿو، جيڪو وڻ جي بنياد تي ٺهيل آهي، اظهار جي ٽريڪ رکڻ لاء. کي ڏسو اظهار جا وڻ جيڪڏهن توهان انهن جي اندروني ڪم جي باري ۾ وڌيڪ سکڻ چاهيو ٿا.
- نڪتل ۽ انٽيگرل: اهو گهڻو ڪري حاصل ڪري سگهي ٿو جيڪو توهان هڪ تعارفي حساب ڪتاب ڪلاس ۾ سکندا آهيو (مائنس سوچ). توھان شروع ڪري سگھوٿا اسان جي فنڪشن کي ڏسڻ سان تفاوت SymPy ۾.
- NumPy سان تعلق: NumPy ۽ SymPy ٻئي رياضي سان لاڳاپيل لائبريريون آهن. اهي آهن، تنهن هوندي به، بنيادي طور تي مختلف! NumPy انگن سان ڪم ڪري ٿو، جڏهن ته اهو ڪم ڪري ٿو علامتي اظهار سان.
- آسانيون: اهو خود بخود اظهار کي آسان ڪرڻ لاء ڪافي ذهين آهي. تنهن هوندي، جيڪڏهن توهان چاهيو ٿا ته هن تي وڌيڪ سٺي اناج ڪنٽرول، ان کي ڏسو آسانيون.
ٿڪل
SymPy علامتي رياضي لاءِ هڪ طاقتور لائبريري آهي.
توھان ان کي استعمال ڪري سگھوٿا متغير ۽ افعال ٺاھڻ لاءِ، گڏو گڏ رياضياتي بيانن کي علامتي طور تي وسعت ۽ آسان ڪرڻ ۽ حل ڪرڻ، مساواتون، ۽ حتي برابري/غير مساواتن جا نظام.
توهان ڪم لکي سگهو ٿا ٻنهي اسڪرپٽ جي متن ۾ ۽ سڌو ٽرمينل ۾ (يا Jupyter نوٽ بڪ) تڪڙي تشخيص حاصل ڪرڻ ۽ ڪمپيوٽيشنز جو هڪ بهتر گرافڪ عڪس حاصل ڪرڻ لاءِ.
ڇا توهان SymPy جي وڌيڪ ڳولا ڪرڻ لاءِ تيار آهيو؟ اچو ته تبصرن ۾ ڄاڻون.
جواب ڇڏي وڃو