# 只考虑了除数不为0的情况
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def div(x, y):
if y!=0:
return x/y
else:
print('除数不能为0')
print（“字符串”），5/2和5//2的结果是不同的5/2为2.5,5//2为2.
python2需要导入from_future_import division执行普通的除法。
1/2和1//2的结果0.5和0.
%号为取模运算。
乘方运算为2**3，-2**3和-（2**3）是等价的。
from sympy import*导入库
x,y,z=symbols('x y z'),定义变量
init_printing(use_unicode=True)设置打印方式。
python的内部常量有pi，
函数simplify，simplify(sin(x)**2 + cos(x)**2)化简结果为1，
simplify((x**3 + x**2 - x - 1)/(x**2 + 2*x + 1))化简结果为x-1。化简伽马函数。simplify(gamma(x)/gamma(x - 2))得（x-2）(x-1)。
expand((x + 1)**2)展开多项式。
expand((x + 1)*(x - 2) - (x - 1)*x)
因式分解。factor(x**2*z + 4*x*y*z + 4*y**2*z)得到z*(x + 2*y)**2
from_future_import division
x,y,z,t=symbols('x y z t')定义变量，
k, m, n = symbols('k m n', integer=True)定义三个整数变量。
f, g, h = symbols('f g h', cls=Function)定义的类型为函数。
factor_list(x**2*z + 4*x*y*z + 4*y**2*z)得到一个列表，表示因式的幂，(1, [(z, 1), (x + 2*y, 2)])
expand((cos(x) + sin(x))**2)展开多项式。
expr = x*y + x - 3 + 2*x**2 - z*x**2 + x**3，collected_expr = collect(expr, x)将x合并。将x元素按阶次整合。
collected_expr.coeff(x, 2)直接取出变量collected_expr的x的二次幂的系数。
cancel()is more efficient thanfactor().
cancel((x**2 + 2*x + 1)/(x**2 + x))
，expr = (x*y**2 - 2*x*y*z + x*z**2 + y**2 - 2*y*z + z**2)/(x**2 - 1)，cancel(expr)
expr = (4*x**3 + 21*x**2 + 10*x + 12)/(x**4 + 5*x**3 + 5*x**2 + 4*x)，apart(expr)
asin(1)
trigsimp(sin(x)**2 + cos(x)**2)三角函数表达式化简，
trigsimp(sin(x)**4 - 2*cos(x)**2*sin(x)**2 + cos(x)**4)
trigsimp(sin(x)*tan(x)/sec(x))
trigsimp(cosh(x)**2 + sinh(x)**2)双曲函数。
三角函数展开，expand_trig(sin(x + y))，acos(x)，cos(acos(x))，expand_trig(tan(2*x))
x, y = symbols('x y', positive=True)正数，a, b = symbols('a b', real=True)实数，z, t, c = symbols('z t c')定义变量的方法。
sqrt(x) == x**Rational(1, 2)判断是否相等。
powsimp(x**a*x**b)幂函数的乘法，不同幂的乘法，必须先定义a和b。powsimp(x**a*y**a)相同幂的乘法。
powsimp(t**c*z**c)，注意，powsimp()refuses to do the simplification if it is not valid.
powsimp(t**c*z**c, force=True)这样的话就可以得到化简过的式子。声明强制进行化简。
(z*t)**2，sqrt(x*y)
第一个展开expand_power_exp(x**(a + b))，expand_power_base((x*y)**a)展开，
expand_power_base((z*t)**c, force=True)强制展开。
powdenest((x**a)**b)，powdenest((z**a)**b)，powdenest((z**a)**b, force=True)
ln(x)，x, y ,z= symbols('x y z', positive=True)，n = symbols('n', real=True)，
expand_log(log(x*y))展开为log(x) + log(y)，但是python3没有。这是因为需要将x定义为positive。这是必须的，否则不会被展开。expand_log(log(x/y)),expand_log(log(x**n))
As withpowsimp()andpowdenest(),expand_log()has aforceoption that can be used to ignore assumptions。
expand_log(log(z**2), force=True),强制展开。
logcombine(log(x) + log(y))，logcombine(n*log(x))，logcombine(n*log(z), force=True)。
factorial(n)阶乘，binomial(n, k)等于c（n，k），gamma(z)伽马函数。
hyper([1, 2], [3], z)，
tan(x).rewrite(sin)得到用正弦表示的正切。factorial(x).rewrite(gamma)用伽马函数重写阶乘。
expand_func(gamma(x + 3))得到，x*(x + 1)*(x + 2)*gamma(x)，
hyperexpand(hyper([1, 1], [2], z))，
combsimp(factorial(n)/factorial(n - 3))化简，combsimp(binomial(n+1, k+1)/binomial(n, k))化简。combsimp(gamma(x)*gamma(1 - x))
自定义函数
def list_to_frac(l):
expr = Integer(0)
for i in reversed(l[1:]):
expr += i
expr = 1/expr
return l[0] + expr
list_to_frac([x, y, z])结果为x + 1/z，这个结果是错误的。
syms = symbols('a0:5')，定义syms，得到的结果为(a0, a1, a2, a3, a4)。
这样也可以a0, a1, a2, a3, a4 = syms， 可能是我的操作错误 。发现python和自动缩进有关，所以一定看好自动缩进的距离。list_to_frac([1, 2, 3, 4])结果为43/30。
使用cancel可以将生成的分式化简，frac = cancel(frac)化简为一个分数线的分式。
(a0*a1*a2*a3*a4 + a0*a1*a2 + a0*a1*a4 + a0*a3*a4 + a0 + a2*a3*a4 + a2 + a4)/(a1*a2*a3*a4 + a1*a2 + a1*a4 + a3*a4 + 1)
a0, a1, a2, a3, a4 = syms定义a0到a4，frac = apart(frac, a0)可将a0提出来。frac=1/(frac-a0)将a0去掉取倒。frac = apart(frac, a1)提出a1。
help("modules"),模块的含义，help("modules yourstr")模块中包含的字符串的意思。，
help("topics")，import os.path + help("os.path")，help("list")，help("open")
# -*- coding: UTF-8 -*-声明之后就可以在ide中使用中文注释。
定义
l = list(symbols('a0:5'))定义列表得到[a0, a1, a2, a3, a4]
fromsympyimport*
x,y,z=symbols('x y z')
init_printing(use_unicode=True)
diff(cos(x),x)求导。diff(exp(x**2), x)，diff(x**4, x, x, x)和diff(x**4, x, 3)等价。
diff(expr, x, y, 2, z, 4)求出表达式的y的2阶，z的4阶，x的1阶导数。和diff(expr, x, y, y, z, 4)等价。expr.diff(x, y, y, z, 4)一步到位。deriv = Derivative(expr, x, y, y, z, 4)求偏导。但是不显示。之后用deriv.doit()即可显示
integrate(cos(x), x)积分。定积分integrate(exp(-x), (x, 0, oo))无穷大用2个oo表示。integrate(exp(-x**2-y**2),(x,-oo,oo),(y,-oo,oo))二重积分。print(expr)print的使用。
expr = Integral(log(x)**2, x)，expr.doit()积分得到x*log(x)**2 - 2*x*log(x) + 2*x。
integ.doit()和integ = Integral((x**4 + x**2*exp(x) - x**2 - 2*x*exp(x) - 2*x -
exp(x))*exp(x)/((x - 1)**2*(x + 1)**2*(exp(x) + 1)), x)连用。
limit(sin(x)/x,x,0)，not-a-number表示nan算不出来，limit(expr, x, oo)，，expr = Limit((cos(x) - 1)/x, x, 0)，expr.doit()连用。左右极限limit(1/x, x, 0, '+')，limit(1/x, x, 0, '-')。。
Series Expansion级数展开。expr = exp(sin(x))，expr.series(x, 0, 4)得到1 + x + x**2/2 + O(x**4)，，x*O(1)得到O(x)，，expr.series(x, 0, 4).removeO()将无穷小移除。exp(x-6).series(x,x0=6)，，得到
-5 + (x - 6)**2/2 + (x - 6)**3/6 + (x - 6)**4/24 + (x - 6)**5/120 + x + O((x - 6)**6, (x, 6))最高到5阶。
f=Function('f')定义函数变量和h=Symbol('h')和d2fdx2=f(x).diff(x,2)求2阶，，as_finite_diff(dfdx)函数和as_finite_diff(d2fdx2,[-3*h,-h,2*h])，，x_list=[-3,1,2]和y_list=symbols('a b c')和apply_finite_diff(1,x_list,y_list,0)。
Eq(x, y)，，solveset(Eq(x**2, 1), x)解出来x，当二式相等。和solveset(Eq(x**2 - 1, 0), x)等价。solveset(x**2 - 1, x)
solveset(x**2 - x, x)解，solveset(x - x, x, domain=S.Reals)解出来定义域。solveset(exp(x), x) # No solution exists解出EmptySet()表示空集。
等式形式linsolve([x + y + z - 1, x + y + 2*z - 3 ], (x, y, z))和矩阵法linsolve(Matrix(([1, 1, 1, 1], [1, 1, 2, 3])), (x, y, z))得到{(-y - 1, y, 2)}
A*x = b 形式，M=Matrix(((1,1,1,1),(1,1,2,3)))，system=A,b=M[:,:-1],M[:,-1]，linsolve(system,x,y,z)，，solveset(x**3 - 6*x**2 + 9*x, x)解多项式。roots(x**3 - 6*x**2 + 9*x, x)，得出，{3: 2, 0: 1}，有2个3的重根，1个0根。solve([x*y - 1, x - 2], x, y)解出坐标。
f, g = symbols('f g', cls=Function)函数的定义，解微分方程diffeq = Eq(f(x).diff(x, x) - 2*f(x).diff(x) + f(x), sin(x))再和dsolve(diffeq,f(x))结合。得到Eq(f(x), (C1 + C2*x)*exp(x) + cos(x)/2)，dsolve(f(x).diff(x)*(1 - sin(f(x))), f(x))解出来Eq(f(x) + cos(f(x)), C1)，，
Matrix([[1,-1],[3,4],[0,2]])，，Matrix([1, 2, 3])列表示。M=Matrix([[1,2,3],[3,2,1]])
N=Matrix([0,1,1])
M*N符合矩阵的乘法。M.shape显示矩阵的行列数。
M.row(0)获取M的第0行。M.col(-1)获取倒数第一列。
M.col_del(0)删掉第1列。M.row_del(1)删除第二行，序列是从0开始的。M = M.row_insert(1, Matrix([[0, 4]]))插入第二行，，M = M.col_insert(0, Matrix([1, -2]))插入第一列。
M+N矩阵相加，M*N，3*M，M**2，M**-1，N**-1表示求逆。M.T求转置。
eye(3)单位。zeros(2, 3)，0矩阵，ones(3, 2)全1，diag(1, 2, 3)对角矩阵。diag(-1, ones(2, 2), Matrix([5, 7, 5]))生成Matrix([
[-1, 0, 0, 0],
[ 0, 1, 1, 0],
[ 0, 1, 1, 0],
[ 0, 0, 0, 5],
[ 0, 0, 0, 7],
[ 0, 0, 0, 5]])矩阵。
Matrix([[1, 0, 1], [2, -1, 3], [4, 3, 2]])
一行一行显示，，M.det()求行列式。M.rref()矩阵化简。得到结果为Matrix([
[1, 0, 1, 3],
[0, 1, 2/3, 1/3],
[0, 0, 0, 0]]), [0, 1])。
M = Matrix([[1, 2, 3, 0, 0], [4, 10, 0, 0, 1]])，M.nullspace()
Columnspace
M.columnspace()和M = Matrix([[1, 2, 3, 0, 0], [4, 10, 0, 0, 1]])
M = Matrix([[3, -2, 4, -2], [5, 3, -3, -2], [5, -2, 2, -2], [5, -2, -3, 3]])和M.eigenvals()得到{3: 1, -2: 1, 5: 2}，，This means thatMhas eigenvalues -2, 3, and 5, and that the eigenvalues -2 and 3 have algebraic multiplicity 1 and that the eigenvalue 5 has algebraic multiplicity 2.
P, D = M.diagonalize()，P得Matrix([
[0, 1, 1, 0],
[1, 1, 1, -1],
[1, 1, 1, 0],
[1, 1, 0, 1]])，，D为Matrix([
[-2, 0, 0, 0],
[ 0, 3, 0, 0],
[ 0, 0, 5, 0],
[ 0, 0, 0, 5]])
P*D*P**-1 == M返回为True。lamda = symbols('lamda')。
lamda = symbols('lamda')定义变量，p = M.charpoly(lamda)和factor(p)
expr = x**2 + x*y，srepr(expr)可以将表达式说明计算法则，"Add(Pow(Symbol('x'), Integer(2)), Mul(Symbol('x'), Symbol('y')))"。。
x = symbols('x')和x = Symbol('x')是一样的。srepr(x**2)得到"Pow(Symbol('x'), Integer(2))"。Pow(x, 2)和Mul(x, y)得到x**2。x*y
type(2)得到class 'int'，type(sympify(2))得到class 'sympy.core.numbers.Integer'..srepr(x*y)得到"Mul(Symbol('x'), Symbol('y'))"。。。
Add(Pow(x, 2), Mul(x, y))得到"Add(Mul(Integer(-1), Pow(Symbol('x'), Integer(2))), Mul(Rational(1, 2), sin(Mul(Symbol('x'), Symbol('y')))), Pow(Symbol('y'), Integer(-1)))"。。Pow函数为幂次。
expr = Add(x, x)，expr.func。。Integer(2).func，class 'sympy.core.numbers.Integer',,Integer(0).func和Integer(-1).func，，，expr = 3*y**2*x和expr.func得到class 'sympy.core.mul.Mul',,expr.args将表达式分解为得到(3, x, y**2)，，expr.func(*expr.args)合并。expr == expr.func(*expr.args)返回True。expr.args[2]得到y**2，expr.args[1]得到x，expr.args[0]得到3.。
expr.args[2].args得到(y, 2)。。y.args得到空括号。Integer(2).args得到空括号。
from sympy import *
E**(I*pi)+1，可以看出，I和E，pi已将在sympy内已定义。
x=Symbol('x')，，expand( E**(I*x) )不能展开，expand(exp(I*x),complex=True)可以展开，得到I*exp(-im(x))*sin(re(x)) + exp(-im(x))*cos(re(x))，，x=Symbol("x",real=True)将x定义为实数。再展开expand(exp(I*x),complex=True)得到。I*sin(x) + cos(x)。。
tmp = series(exp(I*x), x, 0, 10)和pprint(tmp)打印出来可读性好，print(tmp)可读性不好。。pprint将公式用更好看的格式打印出来，，pprint( series( cos(x), x, 0, 10) )
integrate(x*sin(x), x)，，定积分integrate(x*sin(x), (x, 0, 2*pi))。。
用双重积分求解球的体积。
x, y, r = symbols('x,y,r')和2 * integrate(sqrt(r*r-x**2), (x, -r, r))计算球的体积。计算不来，是因为sympy不知道r是大于0的。r = symbols('r', positive=True)这样定义r即可。circle_area=2*integrate(sqrt(r**2-x**2),(x,-r,r))得到。circle_area=circle_area.subs(r,sqrt(r**2-x**2))将r替换。
integrate(circle_area,(x,-r,r))再积分即可。
expression.sub([(x,y),(y,x)])又换到原来的状况了。
expression.subs(x, y)，，将算式中的x替换成y。。
expression.subs({x:y,u:v}) : 使用字典进行多次替换。。
expression.subs([(x,y),(u,v)]) : 使用列表进行多次替换。。
你应该是刚接触Python吧,建议直接学Python3.x
下面是Python2.x与3.x版本区别:
Python的3.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。相对于Python的早期版本，这是一个较大的升级。
为了不带入过多的累赘，Python 3.0在设计的时候没有考虑向下相容。
许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.0上正常执行。
为了照顾现有程式，Python 2.6作为一个过渡版本，基本使用了Python 2.x的语法和库，同时考虑了向Python 3.0的迁移，允许使用部分Python 3.0的语法与函数。
新的Python程式建议使用Python 3.0版本的语法。
除非执行环境无法安装Python 3.0或者程式本身使用了不支援Python 3.0的第三方库。目前不支援Python 3.0的第三方库有Twisted, py2exe, PIL等。
大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.0版本。即使无法立即使用Python 3.0，也建议编写相容Python 3.0版本的程式，然后使用Python 2.6, Python 2.7来执行。
Python 3.0的变化主要在以下几个方面:
1.print 函数
print语句没有了，取而代之的是print()函数。 Python 2.6与Python 2.7部分地支持这种形式的print语法。在Python 2.6与Python 2.7里面，以下三种形式是等价的：
print "fish"
print ("fish") #注意print后面有个空格
print("fish") #print()不能带有任何其它参数
然而，Python 2.6实际已经支持新的print()语法：
from __future__ import print_function
print("fish", "panda", sep=', ')
2.Unicode(这是一个极其好的改进)
Python 2 有 ASCII str() 类型，unicode() 是单独的，不是 byte 类型。
现在， 在 Python 3，我们最终有了 Unicode (utf-8) 字符串，以及一个字节类：byte 和 bytearrays。
由于 Python3.X 源码文件默认使用utf-8编码，这就使得以下代码是合法的：
中国 = 'china'
print(中国)
china
Python 2.x
str = "我爱北京天安门"
str
'\xe6\x88\x91\xe7\x88\xb1\xe5\x8c\x97\xe4\xba\xac\xe5\xa4\xa9\xe5\xae\x89\xe9\x97\xa8'
str = u"我爱北京天安门"
str
u'\u6211\u7231\u5317\u4eac\u5929\u5b89\u95e8'
Python 3.x
str = "我爱北京"
str
'我爱北京'
3.除法运算
Python中的除法较其它语言显得非常高端，有套很复杂的规则。Python中的除法有两个运算符，/和//
首先来说/除法:
在python 2.x中/除法就跟我们熟悉的大多数语言，比如Java啊C啊差不多，整数相除的结果是一个整数，把小数部分完全忽略掉，浮点数除法会保留小数点的部分得到一个浮点数的结果。
在python 3.x中/除法不再这么做了，对于整数之间的相除，结果也会是浮点数。
Python 2.x:
1 / 2
1.0 / 2.0
0.5
Python 3.x:
1/2
0.5
注意的是并不是舍弃小数部分，而是执行floor操作，如果要截取小数部分，那么需要使用math模块的trunc函数
python 3.x:
import math
math.trunc(1 / 2)
math.trunc(-1 / 2)
4.异常
在 Python 3 中处理异常也轻微的改变了，在 Python 3 中我们现在使用 as 作为关键词。
捕获异常的语法由 except exc, var 改为 except exc as var。
使用语法except (exc1, exc2) as var可以同时捕获多种类别的异常。 Python 2.6已经支持这两种语法。
1. 在2.x时代，所有类型的对象都是可以被直接抛出的，在3.x时代，只有继承自BaseException的对象才可以被抛出。
2. 2.x raise语句使用逗号将抛出对象类型和参数分开，3.x取消了这种奇葩的写法，直接调用构造函数抛出对象即可。
在2.x时代，异常在代码中除了表示程序错误，还经常做一些普通控制结构应该做的事情，在3.x中可以看出，设计者让异常变的更加专一，只有在错误发生的情况才能去用异常捕获语句来处理。
5.xrange
在 Python 2 中 xrange() 创建迭代对象的用法是非常流行的。比如： for 循环或者是列表/集合/字典推导式。
这个表现十分像生成器（比如。"惰性求值"）。但是这个 xrange-iterable 是无穷的，意味着你可以无限遍历。
由于它的惰性求值，如果你不得仅仅不遍历它一次，xrange() 函数 比 range() 更快（比如 for 循环）。尽管如此，对比迭代一次，不建议你重复迭代多次，因为生成器每次都从头开始。
在 Python 3 中，range() 是像 xrange() 那样实现以至于一个专门的 xrange() 函数都不再存在（在 Python 3 中 xrange() 会抛出命名异常）。
import timeit
n = 10000
def test_range(n):
return for i in range(n):
pass
def test_xrange(n):
for i in xrange(n):
pass
Python 2
print 'Python', python_version()
print '\ntiming range()'
%timeit test_range(n)
print '\n\ntiming xrange()'
%timeit test_xrange(n)
Python 2.7.6
timing range()
1000 loops, best of 3: 433 µs per loop
timing xrange()
1000 loops, best of 3: 350 µs per loop
Python 3
print('Python', python_version())
print('\ntiming range()')
%timeit test_range(n)
Python 3.4.1
timing range()
1000 loops, best of 3: 520 µs per loop
print(xrange(10))
---------------------------------------------------------------------------
NameError Traceback (most recent call last)
ipython-input-5-5d8f9b79ea70 in module()
---- 1 print(xrange(10))
NameError: name 'xrange' is not defined
6.八进制字面量表示
八进制数必须写成0o777，原来的形式0777不能用了；二进制必须写成0b111。
新增了一个bin()函数用于将一个整数转换成二进制字串。 Python 2.6已经支持这两种语法。
在Python 3.x中，表示八进制字面量的方式只有一种，就是0o1000。
python 2.x
0o1000
512
01000
512
python 3.x
01000
File "stdin", line 1
01000
^
SyntaxError: invalid token
0o1000
512
7.不等运算符
Python 2.x中不等于有两种写法 != 和
Python 3.x中去掉了, 只有!=一种写法，还好，我从来没有使用的习惯
8.去掉了repr表达式``
Python 2.x 中反引号``相当于repr函数的作用
Python 3.x 中去掉了``这种写法，只允许使用repr函数，这样做的目的是为了使代码看上去更清晰么？不过我感觉用repr的机会很少，一般只在debug的时候才用，多数时候还是用str函数来用字符串描述对象。
def sendMail(from_: str, to: str, title: str, body: str) - bool:
pass
9.多个模块被改名（根据PEP8）
StringIO模块现在被合并到新的io模组内。 new, md5, gopherlib等模块被删除。 Python 2.6已经支援新的io模组。
httplib, BaseHTTPServer, CGIHTTPServer, SimpleHTTPServer, Cookie, cookielib被合并到http包内。
取消了exec语句，只剩下exec()函数。 Python 2.6已经支援exec()函数。
10.数据类型
1）Py3.X去除了long类型，现在只有一种整型——int，但它的行为就像2.X版本的long
2）新增了bytes类型，对应于2.X版本的八位串，定义一个bytes字面量的方法如下：
b = b'china'
type(b)
type 'bytes'
str对象和bytes对象可以使用.encode() (str - bytes) or .decode() (bytes - str)方法相互转化。
s = b.decode()
s
'china'
b1 = s.encode()
b1
b'china'
3）dict的.keys()、.items 和.values()方法返回迭代器，而之前的iterkeys()等函数都被废弃。同时去掉的还有 dict.has_key()，用 in替代它吧 。
python中获得除法运算的余数使用%内置运算符即可，例如求10除以3的余数，使用以下表达式：
10%3，其结果为1。
python中 %是取模 - 返回除法的余数，b % a 输出结果 0 。
扩展资料
python常见的预算符号介绍：
+ 加 - 两个对象相加 a + b 输出结果 30
- 减 - 得到负数或是一个数减去另一个数 a - b 输出结果 -10
* 乘 - 两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串 a * b 输出结果 200
/ 除 - x除以y b / a 输出结果 2
% 取模 - 返回除法的余数 b % a 输出结果 0
** 幂 - 返回x的y次幂 a**b 为10的20次方， 输出结果 100000000000000000000
