安装¶
SymPy CAS 几乎可以在任何带有 Python 的计算机上安装。SymPy 需要先安装 [mpmath] Python 库。推荐的安装方法是使用 Anaconda，它包含了 mpmath，以及其他几个有用的库。另外，一些 Linux 发行版提供了 SymPy 包。
SymPy 官方支持 Python 3.8、3.9、3.10 和 PyPy。
Anaconda¶
Anaconda 是由Continuum Analytics提供的免费Python发行版，包含了SymPy、Matplotlib、IPython、NumPy以及许多其他有用的科学计算包。推荐使用Anaconda，因为SymPy的许多优秀功能只有在安装了特定库时才能启用。例如，如果没有安装Matplotlib，只能启用简单的基于文本的绘图功能。通过使用IPython笔记本或qtconsole，您可以通过运行init_printing()获得更美观的\(\mathrm{\LaTeX}\)打印效果。
如果你已经安装了 Anaconda 并希望将 SymPy 更新到最新版本，请使用：
conda update sympy
Git¶
如果你想为 SymPy 贡献代码或希望获取最新的更新，可以从 git 安装 SymPy。要从命令行下载仓库，请执行以下操作：
git clone https://github.com/sympy/sympy.git
要更新到最新版本，请进入您的仓库并执行：
git pull origin master
如果你想安装 SymPy，但仍想使用 git 版本，你可以从你的仓库运行：
python -m pip install -e .
这将导致已安装的版本始终指向git目录中的版本。
其他方法¶
您也可以使用 pip 或从源代码安装 SymPy。此外，大多数 Linux 和 Python 发行版都提供了一些 SymPy 版本，可以通过它们的包管理器进行安装。以下是几个这样的 Python 发行版的列表：
运行 SymPy¶
安装后，最好验证一下新安装的 SymPy 是否正常工作。为此，启动 Python 并导入 SymPy 库：
$ python
>>> from sympy import *
从这里开始，执行一些简单的 SymPy 语句，如下所示：
>>> x = Symbol('x')
>>> limit(sin(x)/x, x, 0)
1
>>> integrate(1/x, x)
log(x)
关于如何有效使用 SymPy 的入门指南，请参阅 入门教程。
mpmath¶
1.0 之前的 SymPy 版本包含 [mpmath]，但现在它作为外部依赖项依赖于它。如果你通过 Anaconda 安装了 SymPy，它将已经包含 mpmath。使用：
conda install mpmath
以确保它已安装。
如果你不想使用 Anaconda，可以使用 pip install mpmath。
如果你在代码中通过 sympy.mpmath 使用 mpmath，你需要将其改为直接使用 mpmath。如果你依赖的代码这样做而你无法轻易更改，你可以通过以下方式解决：
import sys
import mpmath
sys.modules['sympy.mpmath'] = mpmath
在导入 sympy.mpmath 的代码之前。建议尽可能将使用 sympy.mpmath 的代码改为直接使用 mpmath。
问题¶
如果你对安装或SymPy有任何疑问，欢迎访问我们在[Gitter]上的聊天室。此外，我们的[邮件列表]是获取社区支持的绝佳资源。
如果你认为存在一个错误或者你想要请求一个功能，请打开一个 [issue ticket]。