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내용 symbols 등호 기호 ^, &, 그리고 / 기본 연산 대체(substitution) 문자열을 sympy 식으로 전환 evalf, N lambdify sympy operation symbols sympy에서 문자를 심벌로 사용하기 위해서는 사용전에 반드시 정의되어야 합니다. 심벌을 정의하기 위해 symbols() 를 사용하는데 여러개의 심벌들을 동시에 정의할 수 있습니다. from sympy import * x=symbols('x') x+1 x + 1 y, z=symbols('y z') type(y) sympy.core.symbol.Symbol 심벌은 문자열로 지정이 가능합니다. crazy =symbols('unrelated') crazy+1 unrelated + 1 symbols() 함수에 의해 정의한 일반 객체의 이름으로 사용된 문자와는 구분됩니다. 다음 코드에서 symbol로 정의된 x 즉, sympy 식에 사용된 심벌 x와 2가 할당된 객체 이름의 x와는 구분됨을 나타내고 있습니다. x= symbols('x') #심벌로 x expr=x+1 expr x + 1 x=2 #객체이름으로 x x + 3 5 sympy에서 생성한 식의 심벌에 특정한 수를 대입하기 위해서는 .subs() 메소드를 적용합니다. x=symbols('x') expr=x+1 expr x + 1 expr.subs(x, 4) 5 등호 기호 python에서 ' = '는 이 기호를 기준으로 오른쪽의 값을 왼쪽으로 할당함을 의미합니다. sympy 역시 동일한 의미로 작동됩니다. ' 같다 '의 의미로는 ‘ == ’를 사용하고 bool형 즉, True, False의 결과를 반환합니다. x=symbols('x') expr = x+1 expr==3 False expr1=expr.sub...

독립사건(independent event) 관련내용 확률(probability) 교집합이 공집합인 사건들은 독립사건(independent event) 또는 상호 배타적 결과들(disjoint or mutually exclusive outcomes) 이 됩니다. 예를 들어 하나의 주사위를 시행하는 경우 주사위 눈의 갯수 1과 2가 동시에 일어날 수 없으므로 독립 사건이 됩니다. 한편 1과 홀수가 나올 확률은 1이 이미 홀수이므로 동시에 발생할 수 있습니다. 그러므로 이 사건은 상호 배타적 결과들이 아닙니다. 독립사건은 다른 사건들 사이에 영향을 줄 수 없기 때문에 여러 독립 사건들의 합은 각 사건의 합으로 결정할 수 있습니다. 예를 들어 1개의 주사위 시행에서 1 또는 2가 나올 사건의 확률은 독립이므로 각각의 확률의 합이 됩니다(식 1). \begin{align}P(X=1\;\text{or}\;2)&=P(X=1)+P(X+2)\\&=\frac{1}{6}+\frac{1}{6}\\&=\frac{1}{3} \end{align} (식 1) 위와 달리 어떤 사건이 동시에 일어날 수 있는 사건이 존재하는 경우 즉, 사건 A, B가 독립사건이 아닌 경우는 두 사건에서 공통으로 일어나는 경우는 제외되어야 합니다. 예를 들어 주사위 시행에서 1 또는 홀수가 나올수 있는 확률에서 홀수 사건 중에 1이 이미 포함되어 있습니다. 그러므로 식 2와 같이 1이 나올 확률을 제외하여야 합니다. \begin{align}P(X=1)=\frac{1}{6}&\quad P(X=\text{홀수})=\frac{1}{2}\\P(X=1\;\text{or}\;X=\text{홀수})&=\frac{1}{6}+\frac{1}{2}-\frac{1}{6}\\&=\frac{1}{2} \end{align} (식 2) case=range(1, 7) n=0 for i in case: if (i==1) or (i %2 ==1): ...