符号计算是指用于处理数学表达式和其他数学对象的算法的开发。符号计算将数学与计算机科学相集成，以使用数学符号来求解数学表达式。诸如SymPy之类的计算机代数系统(CAS)使用与传统手动方法中使用的相同符号来精确(不近似)评估代数表达式。例如，我们使用Python的math模块计算数字的平方根，如下所示-

>>> import math 
>>> print (math.sqrt(25), math.sqrt(7))

上面的代码片段的输出如下-

5.0 2.6457513110645907

如您所见，7的平方根大约是计算得出的。但是在SymPy中，不是完美平方的数字的平方根默认情况下不予评估，如下所示-

>>> import sympy 
>>> print (sympy.sqrt(7))

上面的代码片段的输出如下-

平方(7)

可以使用下面的代码段来简化和显示表达式的结果-

>>> import math
>>> print (math.sqrt(12))

上面的代码片段的输出如下-

3.4641016151377544

您需要使用以下代码片段使用sympy执行相同的操作：

##sympy output 
>>> print (sympy.sqrt(12))

的输出如下-

2 *平方(3)

在Jupyter笔记本中运行时，SymPy代码利用MathJax库以LatEx形式呈现数学符号。它显示在下面的代码片段中-

>>> from sympy import * 
>>> x=Symbol ('x') 
>>> expr = integrate(x**x, x) 
>>> expr

在Python shell中执行上述命令时，将生成以下输出-

Integral(x**x, x)

相当于

$ \ int \ mathrm {x} ^ {x} \，\ mathrm {d} x $

可以使用传统符号由Latex如下所示表示非完美正方形的平方根-

>>> from sympy import * 
>>> x=7 
>>> sqrt(x)

上面的代码片段的输出如下-

$ \ sqrt7 $

诸如SymPy之类的符号计算系统可以进行各种计算(例如导数，积分和极限，求解方程，使用矩阵)。 SymPy软件包具有不同的模块，这些模块支持绘图，打印(如LATEX)，物理，统计，组合，数论，几何，逻辑等。