SymPy（a Python library for symbolic mathematics） 是一个 Python 的科学计算库，用强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、求导、解方程、求积分、解微分方程、级数展开、矩阵运算等计算。
SciPy（an open-source software for mathematics, science, and engineering） 是世界上著名的 Python 开源科学计算库，构建在 NumPy 之上，功能更为强大。SciPy 库在 NumPy 库的基础上增加了更多的功能，包含了工程计算中常用的库函数。可以说，NumPy 是一个纯数学的计算模块，而 SciPy 是一个更高阶的科学计算库。
我接触这两个库是在复习数学二的过程中，用于辅助求解。随着复习的进行，记录相关功能的使用方法。
测试环境：
Windows 11 专业工作站版 21H2 Python 3.10.5 jupyter 1.0.0 SymPy 1.10.1 SciPy 1.8.1
SymPy 求极限
x = symbols.(‘x’) 定义 x 为一个符号，表示一个变量
然后书写一下表达式，sympy.atan() 是 arctan()，sympy.pi 是圆周率 π，sympy.E 是自然常数 e。
sympy.limit() 函数用于求极限，第一个参数为表达式，第二个参数为变量，第三个参数为变量趋近值（sympy.oo 为 ∞ ）。
①
②
下面 ③ 中 是 n 项的情况，使用 sympy.summation() 求和生成表达式，第一个参数为子项表达式，其中 m 为变量，取值为 1~n。
③
④
SymPy 求导
求导使用 sympy.diff() 函数
