我正在寻找一种方法,通过使用Sympy将一个矩阵中的所有元素与一个with循环中的另一个相同大小的矩阵进行比较。我知道Sympy矩阵的奇异元素可以通过以下方法进行比较(例如,比较第一个元素):from sympy.interactive import printingimport sympy as sp
from s
M = Matrix([[1,2],[3,4]]) # and p.subs(x,M).expand()<class'sympy.matrices.immutable.ImmutableDenseMatrix'>:不能添加TypeError和<class‘>--core.number.class>
这是很有道理的,因为第一项变成了矩阵,但最后一项(常量项)不是矩阵,而是标量。
我的python列表包含渐近矩阵对象,我需要将它们全部求和。如果所有的列表元素都是符号,那么在python中使用内置求和函数就可以了。import sympy as spls = [x, x+1, x**2]但是对于矩阵类型的元素,和函数看起来不起作用。import sympy as sp
ls = [sp.eye(2), sp.eye(
尝试手工计算矩阵行列式(我知道值是28,可以通过m.det()获得):i = symbols('i', integer\sympy\matrices\matrices.py:140 in minor_submatrix File .\sympy\matrices\determinant.py:890 in _
我想在python中按渐近积分一个max函数。然而,它似乎不能通过关系比较来处理这样的函数。import sympy return max(x,0)sympy.integrate(func(x),(x,-1,1))/core/relational.py", line 304, in __nonzero__
raise TypeError("can
我希望更改用zeros()函数创建的矩阵中的一些零的值:for i in range(3): my_matrix[i][j] += 1TypeError: 'Zero' object does not support indexing或者,我如何创建一个充满零的矩阵(我可以操作)?一个for循环是唯一的方法吗?
,xn)减去这个点,对这些生成向量的矩阵进行高斯消去。顺便说一下,我用的是同情。所以,我实现了一个漂亮的Gauss消去函数,它很好地适用于正规矩阵(我的意思是,只是用数字,没有X的):rows,columns = matrix.shape t = a[j,i]/a[i,i]return a
然后我试着在生成向量的矩阵上使用这个函数M
我想创建一个块带对角线矩阵使用sympy。基本上,矩阵应该看起来像R D N 0 0 00 0 R D N 00 0 0 R D
该矩阵随后将通过numpy通过sympy.lambdify我确实找到了一种使用sympy.kronecker_product构造矩阵的方法,但是它非常慢。我看了一下为什么我的程序这么慢,发现kronecker.py是罪魁祸首。这是一个