sympy库用法
    Sympy库是一个Python第三方库，用于解决数学问题。它提供了包括符号计算、求导、积分、方程求解、线性代数等在内的数学功能，可以帮助我们更轻松地进行数学计算和建模。
    下面是一些常用的Sympy库用法：
    1. 符号计算
    使用sympy库可以创建符号变量，进行符号运算。例如：
    ```python
    import sympy
    x = sympy.Symbol('x')
    y = sympy.Symbol('y')
    expr = 2*x + 3*y
    ```
    这样就可以创建符号变量x和y，并将它们的和赋值给expr。使用sympy库的优点是它可以自动化简式子，例如：
    ```python
    expr = sympy.simplify(expr)
    print(expr)
    ```
    输出结果为：2*x + 3*y
    2. 求导
    使用sympy库可以求解函数的导数。例如：
    ```python
    import sympy
    x = sympy.Symbol('x')
    expr = sympy.sin(x)
    derivative = sympy.diff(expr, x)
    ```
    这里，我们创建了一个符号变量x和一个sin函数，并求解了sin函数的导数。使用diff函数求导数时，第一个参数是要求导的函数，第二个参数是自变量。
    3. 积分
    使用sympy库可以求解函数的积分。例如：
    ```python
    import sympy
    x = sympy.Symbol('x')
    expr = x**2 + 2*x + 1
    integral = sympy.integrate(expr, x)
    ```
    这里，我们创建了一个函数，并对它进行了积分操作。使用integrate函数求积分时，第一个参数是被积函数，第二个参数是积分变量。
diff函数
    4. 方程求解
    使用sympy库可以解决各种类型的方程。例如：
    ```python
    import sympy
    x = sympy.Symbol('x')
    eq = 2*x + 3 - 1
    sol = sympy.solve(eq, x)
    ```
    这里，我们创建了一个方程2*x + 3 - 1 = 0，并对它进行了求解操作。使用solve函数求解方程时，第一个参数是待求解的方程，第二个参数是变量。
    5. 线性代数
    使用sympy库可以进行线性代数计算，例如求解矩阵的逆。例如：
    ```python
    import sympy
    A = sympy.Matrix([[1, 2], [3, 4]])
    A_inv = A.inv()
    ```
    这里，我们创建了一个矩阵A，并对它进行了求逆操作。使用Matrix函数创建矩阵，使用inv函数求逆。其他的线性代数计算，例如求解行列式、特征值、特征向量等，都可以使用sympy库实现。
    以上是Sympy库的一些常用用法，它可以帮助我们更轻松地进行数学计算和建模。

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