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#一阶导
def fun1(X, WINDOW = 5):
result = []
for k in range(WINDOW, len(X)-WINDOW):
mid = (X[k+WINDOW]-X[k-WINDOW])/(2*WINDOW)
result.append(mid)
return result
#二阶导
def fun2(X, WINDOW = 5):
result = []
for k in range(WINDOW, len(X)-WINDOW):
mid = (X[k+WINDOW]-2*X[k]+X[k-WINDOW])/(WINDOW*WINDOW)
result.append(mid)
return result
X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result1 = fun1(X, 3)
result2 = fun2(X, 2)
如上自己写，或者用numpy自带的多项式的n阶导函数。
得到多项式的n阶导函数：多项式.deriv(m = n)
from numpy import *
X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result = X.deriv(m = n) #n是导数阶数
打开python运行环境。
导入微分的模块包：from sympy import *。
定义符号变量：x = symbols('x')
定义一个函数：f = x**9
diff = diff(f,x)求导
最后输入diff，即可显示其变量值了。
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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。
