python实现函数求导的方法是：1、利用sympy库中的symbols方法传入x和y变量；2、利用sympy库中的diff函数传入需要求导的函数即可返回求导之后的结果。
python利用sympy库对某个函数求导，numpy库使用该求导结果计算的程序
在python数据处理过程中，我们经常会遇见这样一种情况。需要对一个函数表达式求偏导，并将具体数值代入导数式。
而python中通常可用于函数求导的函数是sympy库中的diff()函数。
但他通常所求得的导数只是一个符号表达式。不能直接带入数据使用。
如下例：
importsympyassp
importnumpyasnp
x,y=sp.symbols('xy')
z=sp.sin(2*sp.pi*x+2*y/5)
zx=sp.diff(z,x)
zy=sp.diff(z,y)
print(zx)
print(zy)
其输出为：
2*pi*cos(2*pi*x+2*y/5) 2*cos(2*pi*x+2*y/5)/5
那么该如何解决这个问题呢？
对x,y使用evalf()函数分别赋值后，用float进行类型转换后，才能利用numpy进行数值计算。
如下例：
importsympyassp
importnumpyasnp
x,y=sp.symbols('xy')
z=sp.sin(2*sp.pi*x+2*y/5)
zx=sp.diff(z,x)
zy=sp.diff(z,y)
x1=10
y1=5
z_x1=float(zx.evalf(subs={x:x1,y:y1}))
z_y1=float(zy.evalf(subs={x:x1,y:y1}))
print(z_x1)
print(z_y1)
其输出结果：
-2.61472768902227 -0.16645873461885696
那如果我的x或y不是单一的值呢？而是一个数组。
我们可以利用一个循环来完成。
如下例：
importsympyassp
importnumpyasnp
x,y=sp.symbols('xy')
z=sp.sin(2*sp.pi*x+2*y/5)
zx=sp.diff(z,x)
zy=sp.diff(z,y)
x_array=np.linspace(-5,5,10)
y_array=np.linspace(-5,5,10)
temp_x=[]#先定义一个用于存储x偏导的空列表
temp_y=[]#先定义一个用于存储y偏导的空列表
foriinrange(10):
z_x=float(zx.evalf(subs={x:x_array[i],y:y_array[i]}))
temp_x.append(z_x)#将计算得到的偏导值一一添加到列表中
z_y=float(zy.evalf(subs={x:x_array[i],y:y_array[i]}))
temp_y.append(z_y)
zx_array=np.array(temp_x)#将列表转换为数组
zy_array=np.array(temp_y)
print(zx_array)
print(zy_array)
输出结果为：
[-2.614727694.111638646.029462890.89585862-5.2854481-5.2854481 0.895858626.029462894.11163864-2.61472769] [-0.166458730.261755050.383847530.05703213-0.33648208-0.33648208 0.057032130.383847530.26175505-0.16645873]
由此便实现了由sympy得到求导结果，到numpy库进行数值计算。
本人还是python初学者，有什么错误恳请各位大佬及时指正~
学习路上共同进步~