Python | sympy.subs () метод
С помощью метода sympy.subs () мы можем заменить все экземпляры переменной или выражения в математическом выражении какой-либо другой переменной, выражением или значением.
Syntax: math_expression.subs(variable, substitute)
Parameters:
variable – It is the variable or expression which will be substituted.
substitute – It is the variable or expression or value which comes as substitute.Returns: Returns the expression after the substitution.
Пример №1:
In this example we can see that by using sympy.subs() method, we can find the resulting expression after substituting a variable or expression with some other variable or expression or value. Here we use symbols()
method also to declare a variable as symbol.
# import sympy from sympy import * x, y = symbols( "x y" ) exp = x * * 2 + 1 print ( "Before Substitution : {}" . format (exp)) # Use sympy.subs() method res_exp = exp.subs(x, y) print ( "After Substitution : {}" . format (res_exp)) |
Выход:
Перед заменой: x ** 2 + 1 После замены: y ** 2 + 1
Пример №2:
In this example we see that if the substituted value is numerical then sympy.subs() returns the solution of the resulting expression.
# import sympy from sympy import * x = symbols( "x" ) exp = cos(x) + 7 print ( "Before Substitution : {}" . format (exp)) # Use sympy.subs() method res_exp = exp.subs(x, 0 ) print ( "After Substitution : {}" . format (res_exp)) |
Выход:
Перед заменой: cos (x) + 7 После замены: 8
Пример № 3:
In this example we see that we can do multiple substitutions if we pass a list of (old, new) pairs to subs.
# import sympy from sympy import * x, y, z = symbols( "x y z" ) exp = x * * 2 + 7 * y + z print ( "Before Substitution : {}" . format (exp)) # Use sympy.subs() method res_exp = exp.subs([(x, 2 ), (y, 4 ), (z, 1 )]) print ( "After Substitution : {}" . format (res_exp)) |
Выход:
Перед заменой: x ** 2 + 7 * y + z После замены: 33
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.