计算器quad是一个matlab函数
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功能：辛普森自适应积分
用法：
q = quad(fun,a,b) %对fun函数在a、b之间求定积分，积分精度缺省值为1e-6
q = quad(fun,a,b,tol) %对fun函数在a、b之间求定积分，使用自定义精度值tol
q = quad(fun,a,b,tol,trace)
[q,fcnt] = quad(fun,a,b,tol,trace) %trace控制是否展现积分过程，若取非0则展现积分过程，取0则不展现，缺省时取trace=0。返回参数q即定积分值，fcnt为被积函数的调用次数。
import Image
dir(Image)
['ADAPTIVE', 'AFFINE', 'ANTIALIAS', 'BICUBIC', 'BILINEAR', 'CONTAINER', 'CUBIC', 'DEBUG', 'EXTENSION', 'EXTENT', 'FLIP_LEFT_RIGHT', 'FLIP_TOP_BOTTOM', 'FLOYDSTEINBERG', 'ID', 'Image', 'ImageMode', 'ImagePalette', 'ImagePointHandler', 'ImageTransformHandler', 'IntType', 'LINEAR', 'MESH', 'MIME', 'MODES', 'NEAREST', 'NONE', 'NORMAL', 'OPEN', 'ORDERED', 'PERSPECTIVE', 'QUAD', 'RASTERIZE', 'ROTATE_180', 'ROTATE_270', 'ROTATE_90', 'SAVE', 'SEQUENCE', 'StringType', 'TupleType', 'UnicodeStringType', 'VERSION', 'WEB', '_E', '_ENDIAN', '_ImageCrop', '_MAPMODES', '_MODEINFO', '_MODE_CONV', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', '_conv_type_shape', '_fromarray_typemap', '_getdecoder', '_getencoder', '_getscaleoffset', '_imaging_not_installed', '_initialized', '_show', '_showxv', '_wedge', 'blend', 'byteorder', 'composite', 'core', 'eval', 'fromarray', 'frombuffer', 'fromstring', 'getmodebandnames', 'getmodebands', 'getmodebase', 'getmodetype', 'init', 'isDirectory', 'isImageType', 'isNumberType', 'isSequenceType', 'isStringType', 'isTupleType', 'merge', 'new', 'open', 'os', 'preinit', 'register_extension', 'register_mime', 'register_open', 'register_save', 'string', 'sys', 'warnings']
我这边是1.1.7的版本,是没有的
import numpy as np
def solve_quad(a,b,c):
if a == 0:
print('您输入的不是二次方程!')
else:
delta = b*b-4*a*c
x = -b/(2*a)
if delta == 0:
print('方程有惟一解，X=%f'%(x))
return x
elif delta 0:
x1 = x-np.sqrt(delta)/(2*a)
x2 = x+np.sqrt(delta)/(2*a)
print('方程有两个实根:X1=%f,X2=%f'%(x1,x2))
return x1,x2
else:
x1 = (-b+complex(0,1)*np.sqrt((-1)*delta))/(2*a)
x2 = (-b-complex(0,1)*np.sqrt((-1)*delta))/(2*a)
print(x1,x2)
return x1,x2
Python
是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
给出的x不是等间距的，用不了辛卜生公式，只能用梯形公式算数值积分。
解"复杂的复合函数的值域"类型的数学题可以使用 Python 中的函数来实现。
首先，我们需要定义各个组成复合函数的子函数。这些子函数可以使用 Python 中的 math 库来实现，也可以自己定义。例如，我们定义一个复合函数 f(x) = cos(e^x)，那么我们可以定义子函数 f1(x) = e^x 和 f2(x) = cos(x)。
然后，我们可以使用 Python 中的 lambda 函数来定义复合函数 f(x) = cos(e^x)。lambda 函数是一种匿名函数，可以用来定义简单的函数。例如，我们可以使用如下代码定义复合函数 f(x) = cos(e^x)：
from math import exp, cos
f = lambda x: cos(exp(x))
最后，我们可以使用 Python 中的函数来计算复合函数的值域。例如，我们可以使用如下代码来计算函数 f(x) = cos(e^x) 在 x = 1 时的值：
x = 1print(f(x))
注意，上述代码仅供参考，具体的实现可能会有所不同，要根据具体题目来设计代码。
## 数值积分
sympy下的integrate()函数是解析积分，当被积函数不存在原函数时则无法得到节分结果。所以建议使用scipy库的quad()数值积分
