定义和求解无冗余方程（Python）

建立物理方程的标准方法似乎是以下方法： 取你的等式，在stackoverflow帖子中，它是

s=v*t

，或者写多个函数，如下所示：

def s(v, t):
    return v*t

def v(s, t):
    return s/t

def t(s, v):
    return s/v

或者你在一个大的分支方程中也做同样的事情

def solve_svt_equation(v=None, t=None, s=None):
    if v is not None and t is not None:
        return v * t   # s case
    elif s is not None and t:  # t not None and not 0
        return s / t   # v case
    elif s is not None and v: # v not None and not 0
        return s / v

print(solve_svt_equation(v=10, t=2))
print(solve_svt_equation(s=2, t=7))

如果只有一个物理方程，程序员将不得不实现，这将是一个可行的方法，没有更多的担心。然而，如果您需要实现许多等式，这种方法很容易出错，并且很快就会变得混乱

对于我即将进行的编码项目，大约有50个这样的方程。我想我正处于许多程序员已经处于的一种常见情况

由于

v*t-s=0

完全定义了方程，因此可能存在一种解决方案，程序员只需编写一次方程。它可以看起来像是这个虚构的想法（或其他任何东西）：

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因此，我的问题是，Python库中是否有这样的解决方案，是否有一个干净可行的标准方法，还是我必须自己想出一个解决方案？

Python生态系统中有许多库来处理这些问题

一是

代码可能如下所示：

导入sympy
def解算svt方程（v=None，t=None，s=None）：
速度、空间、时间=符号（“v s t”）
expr=速度*时间-空间
如果v：
expr=expr.subs（速度，v）
如果t：
expr=expr.subs（时间，t）
如果是：
expr=expr.subs（空格，s）
返回sympy.solve（expr）
打印（解方程（v=10，t=2））#[20]
打印（求解方程（s=2，t=7））#[2/7]，sympy默认为有理数
打印（求解方程（s=2，t=7，v=1））#[]，无解
print（求解方程（s=2））#[{t:2/v}]，t的符号解

一个可能更容易概括的替代方案是：

def求解svt方程（v=None，t=None，s=None）：
速度、空间、时间=符号（“v s t”）
expr=速度*时间-空间
VAL={速度：v，空间：s，时间：t}
对于符号，vals.items（）中的val：
如果val：
expr=expr.subs（符号，val）
返回sympy.solve（expr）

如果要从字符串生成表达式，可以使用

svt_expr=sympy.parsing.sympy_parser.parse_expr（“v*t-s”）
svt_expr=svt_expr.subs（“s”，12）
svt_expr=svt_expr.subs（“v”，6）
打印（sympy.solve（svt_expr，“t”）#[2]

另一个伟大的库是，它是一个SMT解算器，而不是一个符号操作库，但可以轻松解决这些简单的问题。如果你有符号方程，我会建议你使用sympy，只是把它作为一种选择

导入z3
v、 s，t=z3.Reals（“VST”）
方程=v*t==s
z3.solve（[方程，s==12，v==6]）#打印[v=6，s=12，t=2]

Equation svt = Equation("v*t - s")
svt['s'] = 12
svt['v'] = 6
print(svt.get('t'))