摘要：
import numpy as np def f(x): return (abs(x + 1) - abs(x - 1)) / 2 + np.sin(x) def g(x): return (abs(x + 3) - abs(x - 3)) / 2 + np.cos(x) from scipy.op 阅读全文
摘要：
from scipy.integrate import quad import numpy as np 第一部分：抛物线旋转体（修正后） def V1_quad(y): return np.pi * (4*y - y**2) V1_corrected, _ = quad(V1_quad, 1, 3) 阅读全文
摘要：
import sympy as sp 定义变量 x, y = sp.symbols('x y') 定义方程组 equation1 = sp.Eq(x**2 - y - x, 3) equation2 = sp.Eq(x + 3*y, 2) 解方程组 solutions = sp.solve((equ 阅读全文
摘要：
import numpy as np 初始化系数矩阵A和常数项向量b n = 1000 A = np.zeros((n, n)) b = np.arange(1, n+1) 填充系数矩阵A for i in range(n): A[i, i] = 4 # 对角线元素为4 if i < n-1: A[ 阅读全文
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import numpy as np 定义系数矩阵A和常数项向量b A = np.array([[4, 2, -1], [3, -1, 2], [11, 3, 0]]) b = np.array([2, 10, 8]) 使用numpy的lstsq求解最小二乘解 x, residuals, rank, 阅读全文
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 模拟高程数据（假设数据已经过某种方式插值或生成） 这里我们创建一个简单的40x50网格，并填充随机高程值 x = np 阅读全文
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 定义参数u和v u = np.linspace(-2, 2, 400) v = np.linspace(0, 2 * 阅读全文
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 定义x的范围 x = np.linspace(-10, 10, 400) 创建一个2行3列的子图布局 fig, axs = plt.subplots(2, 3, figsize=(12, 8)) 遍 阅读全文
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 定义x的范围 x = np.linspace(-10, 10, 400) 创建一个图形和坐标轴 plt.figure(figsize=(10, 6)) ax = plt.gca() 循环绘制每条曲线 阅读全文
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.integrate import quad def fun(t, x): return np.exp(-t) * (t ** (x - 1)) x = np.linspace( 阅读全文