我在python3中编写了以下代码(计算然后绘制二维动态系统的nullclines):
import sympy as sm
x1, x2 = sm.symbols('x1 x2')
x = [x1, x2]
sys = sm.Matrix([(x1 - sm.log(x2))*(x2-x1*x1),
x2**2 - 4])
solutions = list(map(lambda dx: sm.solve(sm.Eq(dx, 0)), sys))
print(solutions)
我看到的是
[[{x1: -sqrt(x2)}, {x1: sqrt(x2)}, {x1: log(x2)}], [-2, 2]]
这个[-2,2]给了我一个大问题,因为我想接下来画出解决方案。因为我想使用sys
,无论每个元素是否包含两个变量。我想迭代字典并绘制sm.Eq(list(solutions[i][j].keys())[0], list(solutions[i][j].values())[0])
,但我不能保证这样的字典
我看到如果我将+ x1 - sm.log(sm.exp(x1))
添加到sys[1]
,它会给我一致的字典表单,但是我有办法强制sys
'元素包含两者更优雅的方式?我不想在每个元素中查找两个坐标,如果没有,则将冗余表达式添加到其中
答案 0 :(得分:3)
论证dict=True
就是这么做的。使用sm.solve(sm.Eq(dx, 0), dict=True)
代码的输出为
[[{x1: -sqrt(x2)}, {x1: sqrt(x2)}, {x1: log(x2)}], [{x2: -2}, {x2: 2}]]
那就是说,我不确定你是否胜过任何事情而不是直接在sys
中使用plot_implicit
方程式。考虑到你获得的不同解决方案将具有不同的定义域,因为曲线转向或横向(抛物线等)。对所有这些作品进行策划会很头疼。
以下是plot_implicit
import sympy as sm
x1, x2 = sm.symbols('x1 x2')
eqs = [(x1 - sm.log(x2))*(x2-x1*x1), x2**2 - 4]
window = [(x1, -3, 3), (x2, -3, 3)]
plots = [plot_implicit(eq, *window, show=False) for eq in eqs]
combined_plots = plots[0]
for k in range(1, len(plots)):
combined_plots.extend(plots[k])
combined_plots.show()