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。
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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。
Python中有多个符号计算库可以用于符号求解，其中最常用的是SymPy库。SymPy是一个符号计算库，它提供了许多用于符号计算的函数和类。可以使用SymPy库来进行符号求解，例如求导、积分、求解方程、求解微分方程等。
以下是一个使用SymPy库进行符号求解的示例代码：
import sympy as sp
# 定义符号变量
x = sp.Symbol('x')
# 求导
f = sp.sin(x) + x**2
f_prime = sp.diff(f, x)
print("f的导函数为：", f_prime)
# 求积分
g = x**2 + 2*x + 1
g_integral = sp.integrate(g, x)
print("g的不定积分为：", g_integral)
# 解方程
h = x**2 + 2*x + 1 - 3
h_roots = sp.solve(h, x)
print("h的解为：", h_roots)
在上面的代码中，我们首先导入了SymPy库。然后，我们定义了一个符号变量x，用于表示未知数。接下来，我们分别使用diff()函数、integrate()函数和solve()函数来求导、积分和解方程。最后，我们输出了相应的结果。
SymPy库提供了非常丰富的符号计算功能，包括微积分、线性代数、离散数学、几何学等多个领域。因此，如果需要进行符号计算，SymPy库是一个非常好的选择。
a, b = map(int, input().split())
print("两个数的和为：", a + b)
print("两个数的差为：", a - b)
该代码将两个数从一行中输入，并使用 map() 函数和 split() 方法将它们分为两个整数。然后，代码计算和差并输出。
