Módulo HandCalcs en Python

HandCalcs es una biblioteca en Python para hacer cálculos automáticamente en Latex, pero de una manera que imita cómo podría formatearse la ecuación cuando se escribe a mano, escribe la fórmula matemática, respaldada por sustituciones numéricas, y luego la salida. Dado que HandCalcs indica el reemplazo numérico, las ecuaciones se vuelven mucho más fáciles de verificar y verificar manualmente.
 

Instalación

Ejecute el siguiente comando pip en la terminal.

pip install handcalcs

La biblioteca HandCalcs en Python está diseñada para usarse en Jupyter Notebook o Jupyter Lab como magia celular.
Para utilizar la función de representación de la biblioteca HandCalcs, importe el módulo ejecutando import handcalcs.render , después de eso, simplemente use %%render en la parte superior de la celda en la que se representarán las ecuaciones o variables con HandCalcs.

Ejemplo 1: Suma de 2 números
 

# importing the module
import handcalcs.render
 
x = 5
y = 6
 
# run the code below in a new Jupyter cell
%%render
z = x + y

Producción: 
 

Ejemplo 2: Cálculo de la tan de una expresión.
 

# importing the libraries
import handcalcs.render
from math import tan
 
p = 5
r = 12
s = 3.5
 
# run the code below in a new Jupyter cell
%%render
t = tan(p ** r + r / s) * r

Producción: 
 

Ejemplo 3: Ecuación cuadrática con raíz cuadrada.
 

# importing the module
import handcalcs.render
from math import sqrt
 
a = 6
b = 7
c = -8
 
# run the code below in a new Jupyter cell
%%render
r = (-b + sqrt(b ** 2 - 4 * a * c)) / (2 * a)

Producción: 
 

Etiquetas de comentarios

Mediante el uso de comentarios, HandCalcs llega a algunas conclusiones sobre cómo debe estructurarse la ecuación. Solo se puede utilizar un único comentario por celda.

Se pueden crear tres tipos de personalizaciones utilizando las etiquetas de comentario # en la parte superior de la celda: 
 

1. # Parámetros: La estructura de visualización de las variables o parámetros se puede controlar usando la etiqueta # Parámetro, esta etiqueta se utiliza para clasificar la estructura de visualización en visualización vertical u visualización horizontal. 
 

Ejemplo: Sin el comentario # Parámetro, todas las ecuaciones se mostrarán verticalmente 
 

# importing the module
import handcalcs.render
 
# run the code below in a new Jupyter cell
%%render
p = 5
q = 4
r = 3
s = 2
t = 1

Producción: 
 

Ejemplo: esta vez se utiliza el comentario de parámetro #.
 

# importing the module
import handcalcs.render
 
# run the code below in a new Jupyter cell
%%render
 
# Parameter
p = 5
q = 4
r = 3
s = 2
t = 1

Producción: 
 

2. # Largo y # Corto: Como la etiqueta de comentario de # Parámetro se usa para controlar la estructura de visualización de las variables de la misma manera, las etiquetas de comentario # Largo y # Corto controlan la estructura de visualización de las ecuaciones, # Largo y # Corto se usan para mostrar ecuaciones vertical y horizontalmente respectivamente.
 

Ejemplo: Mostrar las ecuaciones horizontalmente usando # Short.
 

# importing the modules
import handcalcs.render
from math import sqrt
 
a = 6
b = 7
c = -8
 
# run the code below in a new Jupyter cell
%%render
 
# Short
x = b ** 2 - 4 * a * c
d = sqrt(x)
r1 = (-b + d) / (2 * a)
r2 = (-b - d) / (2 * a)

Producción: 
 

Ejemplo: Mostrar las ecuaciones verticalmente usando # Long.
 

# importing the modules
import handcalcs.render
from math import sqrt
 
a = 6
b = 7
c = -8
 
# run the code below in a new Jupyter cell
%%render
 
# Long
x = b ** 2 - 4 * a * c
d = sqrt(x)
r1 = (-b + d) / (2 * a)
r2 = (-b - d) / (2 * a)

Producción: 
 

3. # Simbólico: El objetivo principal de la biblioteca HandCalcs es hacer la ecuación completa usando la sustitución numérica. Esto hace que la ecuación sea fácil de rastrear y validar. Sin embargo, puede haber situaciones en las que las ecuaciones se representen simbólicamente, la etiqueta de comentario # Symbolic cab representa simbólicamente ecuaciones de Latex. 
 

Ejemplo: 
 

# importing the modules
import handcalcs.render
from math import sqrt, tan
 
# Parameters
a = 6
b = 7
c = -8
x = 9
y = 10
 
# run the code below in a new Jupyter cell
%%render
 
# Symbolic
r = (-b + sqrt(b ** 2 -4 * a * c)) / (2 * a)
z = tan(x ** y + y / x)

Producción: