如何使用Jupyter Nootebook中的Sympy定义方程、微分和绘图？

Jupyter Notebook是一个开源的交互式计算环境，可以用于编写和执行代码、展示数据分析结果等。Sympy是一个Python库，用于进行符号计算，包括定义方程、微分和绘图等操作。

要在Jupyter Notebook中使用Sympy进行方程定义、微分和绘图，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装Sympy库：在Jupyter Notebook中的代码单元格中执行以下命令安装Sympy库：

!pip install sympy

1. 导入Sympy库：在代码单元格中导入Sympy库，以便使用其中的函数和类：

import sympy as sp

1. 定义符号变量：使用sp.symbols()函数定义需要用到的符号变量，可以是单个变量或多个变量：

x = sp.symbols('x')
y, z = sp.symbols('y z')

1. 定义方程：使用sp.Eq()函数定义方程，将等式左右两边作为参数传入：

eq = sp.Eq(x**2 + y**2, 1)

1. 求解方程：使用sp.solve()函数求解方程，将方程和需要求解的变量作为参数传入：

solutions = sp.solve(eq, x)

1. 进行微分：使用sp.diff()函数对表达式进行微分，将表达式和需要微分的变量作为参数传入：

diff_eq = sp.diff(x**2 + y**2, x)

1. 绘制图形：使用sp.plot()函数绘制函数图像，将函数和绘图范围作为参数传入：

sp.plot(x**2, (x, -5, 5))

以上是使用Jupyter Notebook中的Sympy库进行方程定义、微分和绘图的基本步骤。通过这些操作，可以方便地进行符号计算和可视化展示。

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