项目简介：说到数学题，相信大家都不陌生，从小学到大学都跟数学打交道。 其中初中的方程组，高中的二次曲线，大学的微积分最为头疼，今天我们将使用python 来解决方程组问题，微积分问题，矩阵化简。
一、课程知识点
所需知识python基础知识
将学到的知识如何用SymPy库解线性方程组
如何用SymPy库解微积分相关习题（极限与积分）
如何用SymPy库解微分方程
如何用SymPy库化简矩阵
二、实验环境
操作系统 ： Ubuntu 14.04
所需Python包 ：SymPy
三、实验原理
简单介绍一下要用到SymPy库。
SymPy是符号数学的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简洁、易于理解和扩展。 SymPy完全是用Python写的，并不需要外部的库。
大家可能还是不太明白，我稍微解释一下，单纯用语言内置的运算与变量解决的是，由值求结果。如：
#仅用于说明，不要直接运行
print x + y
上式中的x与y在这条语句执行前你肯定得赋值的，否则就会出错。
而符号计算不同，你可以在之前将其设为符号。
#仅用于说明，不要直接运行
x = Symbol('x')
y = Symbol('y')
print x + y
上述代码是可以的。因为Sympy库将x与y转换成了符号（概念上）。 经过介绍，你应该稍微懂了一点，经过下面的介绍，你会更加明白。
四、实验步骤
SymPy库的安装
实验楼环境中默认没有SymPy库。 使用
sudo pip install sympy
安装即可。
如果没有用sudo会导致权限不足问题。
解二元一次方程功能实现
解方程的功能主要是使用Sympy中solve函数实现。
示例题目是：
符号表示
方程中的符号
from sympy import *
x = Symbol('x')
y = Symbol('y')
或者
from sympy import *
x, y = symbols('x y')
第二个用空格隔开，下面代码中用x，y。括号里面的其实可以随意定义，因为是显示用。 比如：
x = Symbol('x1')
但考虑到易读性还是相同比较好。
方程表示
代码表示与手写还是有区别的，下面列出常用的：加号 +
减号 -
除号 /
乘号 *
指数 **
对数 log()
e的指数次幂 exp()
对于长的表达式，如果不确定，就加小括号
题目中表达式可表示为：
2 * x - y - 3 = 0
3 * x + y - 7 = 0
由于需要将表达式都转化成右端等于0,这里把常数3和7移到等式左边。
利用solve函数解方程
在解决例子之前，我们先解决一个一元一次的方程。
x * 2 - 4 = 0
虽然很容易口算出来，我们还是要用solve函数
print solve(x * 2 - 4, x)
#result
#[2]
solve：第一个参数为要解的方程，要求右端等于0，第二个参数为要解的未知数。还有一些 其他的参数，想了解的可以去看官方文档。
下面进行例题求解：
solve([2 * x - y - 3, 3 * x + y - 7],[x, y])
完整代码为：
from sympy import *
x = Symbol('x')
y = Symbol('y')
print solve([2 * x - y - 3, 3 * x + y - 7],[x, y])
结果如下：
麻麻，我跟正确答案一样哦~
总结
上文简单介绍了SymPy库，和用SymPy库解决了初中的数学题——线性方程组，接下来可以去学习如何解决更难的数学题——微积分及矩阵化简相关习题，实验楼为本教程提供了免费的在线练习环境：
实验2 解微积分相关习题实现
实验3 解微分方程与矩阵化简的实现
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