下载文档原格式
python的逻辑符号逻辑符号是编程语言中的重要组成部分，它们为我们提供了一种描述和处理逻辑关系的工具。
在Python编程语言中，逻辑符号起着至关重要的作用，帮助开发者进行判断、控制流程，并实现复杂的逻辑运算。
本文将介绍Python中常用的逻辑符号，包括比较运算符、布尔运算符和成员运算符。
1. 比较运算符比较运算符用于比较两个或多个值之间的关系，并返回一个布尔值（True或False）。
下面是Python中常用的比较运算符：- 相等运算符（==）：用于判断两个值是否相等。
- 不等运算符（!=）：用于判断两个值是否不相等。
- 大于运算符（>）：用于判断第一个值是否大于第二个值。
- 小于运算符（<）：用于判断第一个值是否小于第二个值。
- 大于等于运算符（>=）：用于判断第一个值是否大于等于第二个值。
- 小于等于运算符（<=）：用于判断第一个值是否小于等于第二个值。
比较运算符在条件判断和循环控制中非常有用，可以根据不同的条件执行不同的操作。
2. 布尔运算符布尔运算符用于组合多个条件，并根据结果返回一个布尔值。
在Python中，常用的布尔运算符有以下几种：- 逻辑与运算符（and）：当所有条件都为真时返回True，否则返回False。
- 逻辑或运算符（or）：当至少一个条件为真时返回True，否则返回False。
- 逻辑非运算符（not）：用于对条件结果取反。
布尔运算符常用于复杂的逻辑判断和条件组合，在程序设计中起着重要的作用。
3. 成员运算符成员运算符用于判断一个值是否属于某个集合或序列。
在Python中，常用的成员运算符包括：- in运算符：用于判断一个值是否存在于某个集合中，如果存在则返回True，否则返回False。
- not in运算符：用于判断一个值是否不存在于某个集合中，如果不存在则返回True，否则返回False。
成员运算符可以帮助我们在处理数据时，判断某个元素是否包含在一个集合中，从而进行相应的操作。
Python科学计算与数据处理python 科学计算软件Python科学计算和数据处理目录课程的这一部分介绍Python简史Python功能Python应用程序Python科学计算软件选择课程简介Python科学计算和数据处理课程简介通过课程学习掌握Python中科学计算和数据处理的方法。
python简介和python科学计算软件的选择。
蟒蛇基础。
NumPy快速处理数据。
科学数字计算。
符号运算。
Matplotlib图表。
熊猫数据分析。
资源Python编程语言Python编程实践。
Python核心编程中文版(第二版)。
Python学习手册(第一版)。
巨蟒科学计算和数据处理巨蟒数据分析基础课程:巨蟒科学计算学习指南。
Python用于数据分析。
Oreilleryythonforfinance，analyzebigfinancialada()组成课程评估和方法结果(暂定)平时作业()阅读参考报告()参考报告、与Python 科学计算和数据处理相关的未在课堂上讲授。
评价报告法报告说，同学们给出的平均分数占了报告的总分数。
Python简介Python科学计算和数据处理Python简史什么是Python？蟒蛇英语单词的意思是蟒蛇。
Python是为数不多的简单而强大的编程语言之一。
你会惊喜地发现Python语言是如此简单。
它关注如何解决问题，而不是编程语言的语法和结构。
Python简史Python是一种简单、易于学习且功能强大的编程语言。
它具有高效的高层数据结构，简单有效地实现了面向对象编程。
Python简洁的语法、对动态输入的支持以及解释性语言的本质使其成为大多数平台上许多领域的理想脚本语言，尤其是对于快速应用程序开发而言。
蟒蛇简史蟒蛇的作者是荷兰人。
圭多于1996年获得阿姆斯特丹大学数学和计算机硕士学位。
然而，尽管他是一名数学家，他更享受计算机的乐趣。
用他的话来说，尽管他在数学和计算机方面都有资格，但他总是倾向于做与计算机相关的工作，并且热衷于做任何与编程相关的工作。
python符号大全Python符号大全。
Python作为一种高级编程语言，拥有丰富的语法和符号，这些符号在编写代码时起着至关重要的作用。
本文将为大家详细介绍Python中常用的符号，帮助大家更好地理解和运用Python语言。
1.注释符号。
在Python中，注释是用来解释代码的重要手段，可以用来标记代码的功能、作用等信息。
在Python中，单行注释使用“#”符号，多行注释使用三个单引号（'''）或三个双引号（"""）包裹起来。
2.赋值符号。
在Python中，赋值符号用来给变量赋值，常用的赋值符号是“=”。
例如，a = 10，表示将10赋值给变量a。
3.算术运算符号。
Python中常用的算术运算符号包括加号（+）、减号（-）、乘号（）、除号（/）、取余数（%）等。
这些符号用于进行数值的加减乘除运算。
4.比较运算符号。
比较运算符号用于比较两个值的大小关系，常用的比较运算符号包括等于（==）、不等于（!=）、大于（>）、小于（<）、大于等于（>=）、小于等于（<=）等。
5.逻辑运算符号。
逻辑运算符号用于进行逻辑运算，常用的逻辑运算符号包括与（and）、或（or）、非（not）等。
这些符号用于组合多个条件，进行逻辑判断。
6.成员运算符号。
成员运算符号用于判断某个值是否属于某个序列，常用的成员运算符号包括in和not in。
例如，判断某个元素是否属于一个列表，可以使用in运算符。
7.身份运算符号。
身份运算符号用于判断两个变量是否指向同一个对象，常用的身份运算符号包括is和is not。
这些符号用于比较两个变量的内存地址是否相同。
8.位运算符号。
位运算符号用于对二进制数进行位运算，常用的位运算符号包括按位与（&）、按位或（|）、按位取反（~）、按位异或（^）等。
这些符号用于对二进制数的每一位进行操作。
9.其他符号。
除了上述常用的符号外，Python还有一些其他特殊的符号，如冒号（:）、逗号（,）、点号（.）等。
使用Python进行科学计算Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。
它具备丰富的科学计算库和工具，可以方便地进行各种复杂的数值计算、统计分析和可视化处理。
在Python中，科学计算的基础是使用NumPy库进行数值计算。
NumPy 提供了一个强大且高效的多维数组对象，以及一系列的函数和工具，使得进行数组操作和线性代数计算变得非常简单和高效。
下面是一个使用NumPy进行科学计算的示例：```pythonimport numpy as np#创建一个一维数组a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])#创建一个二维数组b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])#计算数组元素的和、均值和标准差sum_a = np.sum(a)mean_b = np.mean(b)std_b = np.std(b)#数组的点乘和矩阵乘法dot_product = np.dot(a, b)matrix_product = np.matmul(b, np.transpose(b))#输出结果print("数组a的和：", sum_a)print("数组b的均值：", mean_b)print("数组b的标准差：", std_b)print("数组a与数组b的点乘结果：", dot_product)print("数组b与其转置矩阵的乘积结果：", matrix_product)```除了NumPy，还有很多其他的科学计算库可以和Python一起使用。
其中一些常用的库有：- SciPy：提供了许多数学、科学工程和信号处理的算法和函数，比如积分、优化、线性代数等。
- pandas：用于数据分析和数据处理，提供了高效且灵活的数据结构和数据操作方法，如DataFrame和Series。
在Python中，符号计算库SymPy来执行符号计
算的任务
在Python中，可以使用符号计算库来执行符号计算的任务。
SymPy是Python中最常用的符号计算库之一。
SymPy可以处理代数运算、微积分、方程求解、级数展开、微分方程求解等各种符号计算任务。
下面是一个简单的示例，演示如何在Python中使用SymPy 进行符号计算：
1.安装SymPy库：使用以下命令在Python环境中安装SymPy
库：
pip install sympy
2.导入SymPy库：在Python代码中导入SymPy库：
import sympy as sp
3.定义符号变量：使用sp.symbols()函数定义需要的符号变量。
例如，创建一个表示x和y的符号变量：
x, y = sp.symbols('x y')
4.执行符号计算操作：使用SymPy提供的函数和操作符执行
符号计算。
例如，计算一个表达式的导数和积分：
expr = x**2 + 2*x + 1
# 计算导数
deriv = sp.diff(expr, x)
print("导数:", deriv)
# 计算积分
integral = sp.integrate(expr, x)
print("积分:", integral)
通过使用SymPy库中的各种函数和操作符，可以进行符号计算中的各种任务，如代数运算、微分方程求解、方程求解等。
Python中的科学计算和数值计算在Python中，科学计算和数值计算是非常重要的应用领域。
Python提供了强大的科学计算库和数值计算工具，使得科学家、工程师和数据分析师能够进行高效、准确的计算和分析工作。
本文将介绍Python中的科学计算和数值计算的基本概念、常用工具和应用案例。
一、科学计算和数值计算的概念科学计算是利用计算机进行科学研究和技术应用的一种方法。
它通过数值计算方法和数值模拟技术，解决了许多传统方法难以解决的实际问题。
科学计算广泛应用于物理学、化学、生物学、地球科学、工程学等领域。
数值计算是科学计算的基础，它使用数值方法来近似求解数学问题。
通过将连续的数学模型转化为离散的数值计算模型，数值计算能够有效地解决一些复杂的数学问题。
在科学研究和工程实践中，数值计算是不可或缺的工具之一。
二、Python中的科学计算库和数值计算工具1. NumPyNumPy是Python中最重要的科学计算库之一。
它提供了高效的多维数组对象和计算函数，使得科学计算变得更加简单和高效。
NumPy不仅提供了大量的数学函数，还提供了广播功能和线性代数运算等高级功能，方便用户进行各种科学计算任务。
2. SciPySciPy是基于NumPy的一个科学计算库，它提供了许多高级的数值算法和函数。
SciPy包括数值积分、优化、插值、信号处理、线性代数等功能，能够满足科学计算中各种复杂的数值计算需求。
3. MatplotlibMatplotlib是Python中最常用的绘图库，它提供了丰富的绘图函数和工具，可以生成高质量的科学图表。
Matplotlib支持各种常见的图表类型，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等，使得科学计算的结果更加直观和可视化。
4. pandaspandas是Python中最重要的数据分析库之一，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。
pandas的核心数据结构是Series和DataFrame，它们能够方便地处理和分析各种类型的数据。
使用Python进行科学计算和数值模拟科学计算和数值模拟是现代科学研究的重要工具。
Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于科学计算和数值模拟领域。
本文将介绍如何使用Python进行科学计算和数值模拟，包括Python的基础知识、科学计算库的使用以及实例演示等内容。
一、Python的基础知识Python是一种高级编程语言，具有简洁优雅的语法和丰富的库支持。
在使用Python进行科学计算和数值模拟之前，我们首先需要了解Python的基础知识。
1. 安装Python环境在使用Python之前，需要先安装Python的运行环境。
可以从Python官方网站下载并安装最新的Python版本。
2. Python的基本语法Python的基本语法非常简单易懂，下面是一些常用的语法示例：（示例略）3. 数据类型和变量Python支持多种数据类型，包括整型、浮点型、布尔型、字符串型等。
我们可以使用变量来存储这些数据，进行计算和处理。
4. 控制流程和函数Python提供了丰富的控制流程和函数，可以帮助我们实现复杂的逻辑控制和代码复用。
二、科学计算库的使用Python提供了众多科学计算库，可以大大简化科学计算和数值模拟的编程过程。
下面介绍几个常用的科学计算库：1. NumPyNumPy是Python科学计算的核心库，提供了高效的数组操作和数学函数。
我们可以使用NumPy创建和操作多维数组，进行向量化计算。
2. SciPySciPy是建立在NumPy之上的一个开源科学计算库，提供了许多数值算法和数学工具。
它包括了插值、积分、优化、信号处理等各种模块，可以满足科学计算的各种需求。
3. MatplotlibMatplotlib是一个用于绘制图表和可视化数据的库。
它提供了各种绘图函数，可以绘制出高质量的线图、散点图、柱状图等。
4. PandasPandas是一个用于数据分析和处理的库。
它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以帮助我们进行数据预处理和数据分析。
Python的科学计算Python是一门功能强大的编程语言，被广泛应用于科学计算领域。
通过使用Python，科学家们可以轻松地处理和分析大量的数据，进行统计建模和模拟实验，从而更好地理解和解决各种科学问题。
1. Python科学计算库的应用Python拥有丰富的科学计算库，包括NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib等。
这些库提供了丰富的函数和工具，可以在Python中高效地进行科学计算。
1.1 NumPyNumPy是Python中最基础也是最重要的科学计算库之一。
它提供了高性能的多维数组对象，以及操作这些数组的各种函数。
NumPy的广播功能使得对数组的运算变得非常简单和高效。
1.2 SciPySciPy是建立在NumPy之上的一个扩展库，提供了更多科学计算和数值优化相关的功能。
它包含了许多常用的数值算法，例如线性代数、插值、最优化和信号处理等，使得科学计算更加便捷。
1.3 PandasPandas提供了快速、灵活和高效的数据结构，使得处理和分析大型数据集变得更加容易。
它的核心是Series和DataFrame两种数据结构，可以进行数据的清洗、筛选、转换和聚合等操作。
1.4 MatplotlibMatplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，可以绘制各种类型的图表和图形。
它提供了简单易用的API接口，并且支持自定义样式和细节，使得数据分析结果可以以美观和直观的方式展示。
2. Python在科学计算中的应用案例Python在科学计算领域有着广泛的应用，下面列举几个典型的案例。
2.1 数据分析与处理Python可以帮助科学家们处理和分析大量的数据集。
通过利用Pandas库读取和清洗数据，然后使用NumPy和SciPy库进行数据处理和分析，最终可以得出有关数据集的结论和预测。
2.2 统计建模和机器学习Python提供了丰富的机器学习库，如Scikit-learn和TensorFlow等。
Python科学计算指南学习使用Python进行科学计算和数值分析Python科学计算指南学习使用Python进行科学计算和数值分析Python是一种简单而强大的编程语言，特别适用于科学计算和数值分析。
本指南将带您深入了解Python在科学计算领域的应用，帮助您掌握Python编程技巧，从而更高效地进行数据处理、可视化和数值计算。
一、Python科学计算库的安装首先，为了能够使用Python进行科学计算，您需要安装相应的科学计算库。
常用的Python科学计算库包括NumPy、SciPy和Matplotlib。
您可以通过以下命令来安装它们：pip install numpypip install scipypip install matplotlib二、NumPy库的介绍与应用NumPy是Python中用于科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组对象和一系列强大的数值计算函数。
通过使用NumPy，您可以进行数组的创建、索引、切片、数学运算等操作。
在NumPy中，数组是基本的数据结构。
您可以使用以下代码创建一个数组：import numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 4, 5])接下来，您可以使用NumPy提供的函数来对数组进行操作，例如计算平均值、标准差、最大值和最小值等。
此外，NumPy还支持数组的逻辑运算、矩阵运算、线性代数运算等。
三、SciPy库的介绍与应用SciPy是一个建立在NumPy基础上的库，提供了许多科学计算的常用算法和工具。
它包含了各种数值积分、拟合、优化、信号处理、图像处理等功能，使得科学计算更加便捷。
以数值积分为例，SciPy提供了多种积分方法，您可以根据不同的需求选择合适的方法进行积分计算。
除此之外，SciPy还支持常微分方程的求解、稀疏矩阵的处理、统计分析等。
四、Matplotlib库的介绍与应用Matplotlib是Python中常用的绘图库，用于生成各种类型的二维图表、图形和动画。
Python科学计算与数据处理—符号运算库符号运算库目录从示例开始欧拉恒等式球体体积数学表达式符号数值运算符和函数符号运算表达式转换和简化方程目录微分方程积分其他函数符号运算库。
它的目标是成为一个功能齐全的计算机代数系统，同时保持代码简单、易于理解和可扩展。
SymPy完全用Python编写，不需要任何外部库。
符号可用于数学表达式的符号推导和计算。
您可以使用isympy来运行程序isympy来添加基于IPython 的数学表达式的可视化显示功能。
在启动时，以下程序将自动运行:该程序首先将Python的除法运算符从整数除法改为普通除法。
然后，从SymPy库中加载所有符号，并定义四个通用数学符号x、y、z、t，三个符号k、m、n表示整数，三个符号f、g、h 表示数学函数。
fromFutureimPortdivisionfromSymport * x，y，z，t =符号(# x，y，z，t #) k，m，n =符号(# k，m，n #，integer = true) f，g，h =符号(# f，g，h #，cls =函数)# initprinting()从这个例子开始，这个公式被称为欧拉恒等式，其中e是自然常数，I是虚单位，pi是pi。
这个公式被认为是数学中最奇妙的公式。
它通过加法、乘法和幂运算连接两个基本的数学常数。
在从符号库中载入的符号中，E代表自然常数，I代表虚数，单位pi代表周长比，所以上述公式可以直接计算如下:E * * (I * PI)从例子开始，符号不仅可以直接计算公式的值，而且有助于推导和证明数学公式。
欧拉等式可以被替换成下面的欧拉公式:在SymPy中，您可以使用expand()来扩展表达式并进行尝试:没有成功，您只是更改了书写风格。
当expand()的复数参数为真时，表达式将分为两部分:实数和虚数:expand (e * * (I * x)) expand (I * x)从示例开始，表达式这次被扩展，但结果相当复杂。
显然，expand()使用x作为复数。
为了将x指定为实数，需要重新定义x:最后，获得所需的公式。
泰勒多项式可用于展开表达式:展开(exp (I * x)，复数=真)I * exp(im(x))* sin(re(x))exp(im(x))* cos(re(x))x =符号(x，实数=真)展开(exp (I * x)，复数=真)isin (x) cos (x)从示例开始，级数()对表达式执行泰勒级数展开。
你可以看到虚项和实项在展开后交替出现。
根据欧拉公式，虚项之和应等于正弦(x)的泰勒展开式，实项之和应等于余弦(x)的泰勒展开式。
Tmp =级数(exp (I * x)，x，，，prinTmpi * xx * * I * x * * x * * I * x * * x * * I * x * * x * * I * x * x * x * x * x * x * * o(x * *)tmp从下面的例子中得到tmp的实部:下面的cos(x)的泰勒展开式表明这些项与上面的结果是一致的。
Re (tmp) x * *由于展开式的实部和虚部等于cos(x)和sin(x)，验证了欧拉公式的正确性。
Im (tmp) x * *SymPy中的integral()可以执行符号积分。
用integral()进行不定积分运算:如果指定了变量x的取值范围，integral()可以进行定积分运算:integral (x * sin (x)，x * cos (x) sin (x) integral (x * sin (x)，(x，，*pi))*pi从例子开始，为了计算球体的体积，先看如何计算圆的面积。
假设圆的半径是r，圆上任何一点的y坐标函数是:因此，函数y(x)可以直接在r到r的区间内积分，得到半圆面积。
x，y，r =符号(# x，y，r #) f = * integrate (sqrt (r * rx * *)，(x，r，r))printf * integrate(sqrt(r * * x * *)，(x，r，r))从示例开始，首先需要定义操作中需要的符号。
这里，symbols()用于一次创建多个符号。
Integral()不计算积分结果，而是直接返回输入公式。
这是因为在不知道r大于r的情况下，SymPy可以通过重新定义r得到正确的答案:其次，球体的体积可以通过对这个面积公式的定积分得到，但是相应切面的半径也会随着x轴坐标的变化而变化。
R =符号(# r #，正=真)circlearea = * integral(sqrt(r * * x * *)，(x，r，r))printchercleayapi * r * *从示例开始，假设x轴的坐标为x，球体的半径为r，则可以使用前面的公式y(x)计算球体在x处的切线半径。
因此，有必要替换圆的circlearea公式中的变量r:然后，通过对circlearea中的变量x的间隔r到r执行定积分，可以获得球的体积公式:圆面积=圆lear measures(r，Skrt(r * * x * *))printchleayapi *(r * * x * *)print integral(圆面积，(x，r，r)) * pi * r * *从示例开始，用subs 替换公式:subs()可以替换公式中的符号。
有两种方法可以调用它:expressionsubs(x，Y):用yexpressionsubs({x:y，u:v})替换公式中的x:replace expressionsubs((x，Y)，(u，v)):用列表替换多次请注意，多个替换是按顺序执行的，因此:expression subs((x，Y)，(Y，x))不能交换符号x和Y。
数学表达式符号创建符号使用符号()此函数返回一个符号对象来表示具有名称属性的符号变量。
这是一个符号名称，例如:其中左边的x是一个符号对象，右边用引号括起来的x是符号对象的名称属性。
两个x不要求相同，但是为了便于理解，符号对象和名称属性通常显示为相同的，并且名称属性用引号括起来。
如果要同时在多个符号对象符号()中配置多个名称属性，可以用x =符号(#xlsquo)数学表达式空格或逗号分隔它们，并用引号将它们括起来，如下所示:一次配置三个符号，因为符号对象名称和名称属性名称通常是一致的，可以使用var()函数，如:此语句和上一个语句具有相同的函数，在当前环境中创建具有相同名称的符号对象(符号实际上更好，以防止误解)。
Var (x，y，x，y) (x，y，x，y) x，y，x，y =符号(# x，y，x，y #)上述语句创建名为x、y、x、y的符号对象，同时在当前环境中创建相同名称的变量以分别表示符号对象。
因为符号对象在转换为字符串时直接使用其名称属性，所以它可以在交互环境中看到变量。
x的值是x，但是当查看变量x的类型时，可以发现它实际上是一个符号对象。
xx type(x)symposymbolsymbolxname # x # type(xname)str数学表达式变量名和符号名当然也可以不同，例如:数学公式中的符号通常有特定的假设，例如，m、n通常是一个整数，而z通常代表一个复数。
当使用var()、符号()或符号()创建符号对象时，您可以指定通过关键字参数创建的符号的假设。
这些假设将影响他们参与的计算。
a，b =符号(α，β)a，b(α，β)数学表达式如下创建两个整数符号m和n，以及一个正符号x:每个符号都有许多is*属性来判断符号的各种假设。
在IPython中使用自动完成可以快速检查这些假设的名称。
请注意，下划线后带有大写字母的属性用于判断对象的类型，而带有所有小写字母的属性用于判断符号的假设条件。
m，n =符号(m，n，整数=真)X =符号(X，正=真)数学表达式xis#按tab键完成xissy #x是一个符号Truexispositive # x是一个正数Truexisimaginary #因为X可以在大小上进行比较，所以它不是一个虚数Falsexis复数# X是一个复数，因为复数包括实数，而实数包括正数。
真正的数学表达式使用假设属性来快速检查所有假设，其中“公共”为“真”表示该符号满足交换定律。
其余的假设很容易通过英文名称得知。
在SymPy中，所有对象都继承自基类。
事实上，这些是*属性和假设属性是在基本类中定义的:xassumptionsSymbolmro()数学表达式数值为了实现符号运算，在SymPy中有一组数值运算系统。
因此，SymPy的值和Python的整数、浮点数是完全不同的对象。
为了便于使用，SymPy将尽可能多地自动将Python的数字类型转换为SymPy的数字类型。
此外，SymPy还为此转换提供了一个S对象。
在下面的示例中，当计算中涉及到SymPy的值时，结果将是SymPy的值对象。
数学表达式在符号中使用有理对象来表示它由两个整数的商来表示，这在数学上被称为有理数。
您也可以通过Rational直接创建它:# Rational(，# Rational)，一个带有浮点数S()S()#和SymPy结果的数字对象，将自动划分数学表达式运算符和函数。
SymPy重新定义了所有数学运算符和数学函数。
例如，“加法”类代表加法，“乘法”类代表乘法，“幂”类代表指数运算，“正弦”类代表正弦函数。
像符号对象一样，这些运算符和函数是从基本类继承而来的。
他们的继承列表(例如Addmro())可以在IPython中查看。
这些类可用于创建复杂的表达式:var (x，y，z，n) add (x，y，z) XYZ add (mul (x，y，z)，power(x，y，sin (z)) x * y * zx * * ysin (z)数学表达式因为用于创建表达式(如add()的方法在Basic类中重新定义，所以可以用与Python表达式相同的方式创建SymPy表达式:在Basic类中定义了两个非常重要的属性:func和args。
func属性获取对象的类，args获取其参数。
使用这两个属性来观察由SymPy创建的表达式。
SymPy没有减法类。
让我们看看减法得到的表达式:x*y*zsin(z)x**yx*y*zx**ysin(z)数学表达式。
从上面的例子中，我们可以看到表达式xy实际上是由SymPy中的加法(x，Mul(，y))表示的。
类似地，在SymPy中没有除法类来观察xy是如何用与上面相同的方法在SymPy中表示的。
两个加法器，一个是x，一个是y(x，y)targsfunc#y是由Mul 表示的sympycoremultargsargs(，sympy的表达式实际上是通过将基本类的各种对象嵌套在多层中获得的树形结构。
