在Python中，求解函数的解析表达式通常使用SymPy库，它是一个符号数学计算库。以下是使用SymPy求解函数解析表达式的步骤：
1. 导入SymPy库：
from sympy import symbols, diff, sin
2. 定义符号变量：
x = symbols（'x'）
3. 定义函数表达式：
f = sin（x）
4. 求偏导数的解析表达式（符号微分）：
f_prime = diff（f, x）
5. 输出解析表达式：
print（f_prime）
以上代码将输出`cos（x）`，这是函数`f = sin（x）`关于变量`x`的偏导数的解析表达式。
如果你需要将解析表达式转换为Python代码并在Pytorch中使用，可以使用SymPy的`lambdify`函数：
from sympy import lambdify将解析表达式转换为Python函数f_prime_lambda = lambdify（x, f_prime）使用转换后的函数import numpy as npx_values = np.linspace（-np.pi, np.pi, 100）y_values = f_prime_lambda（x_values）
以上代码将使用`f_prime_lambda`函数计算`f = sin（x）`的导数在`x`值从`-π`到`π`的范围内的值。