大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于编程python解方程的问题，于是小编就整理了4个相关介绍编程Python解方程的解答，让我们一起看看吧。
- 如何用python解方程？有何技巧？
- python的scipy里的odeint这个求微分方程的函数怎么用啊？
- numpy的应用场景和常用方法？
- 为什么电脑编程用的是英文的呢？中文的不是也可以吗？为什么用中文的那么少呢？
如何用python解方程？有何技巧？
python中专门有一个用于解简单方程的包—sympy，除了解简单的线性方程组、微分方程以外，还可以求导、积分、下面我简单介绍一下这个包的安装和使用，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.安装sympy，这个直接在cmd窗口输入“pip install sympy”就行，很快就能安装成功，如下：
2.安装成功后，就可以进行简单的测试了，这里先以解简单的线性方程组为例（包括一元、二元、三元一次方程），主要代码如下：
3.解微分方程，主要代码如下：
程序运行截图如下：
python的scipy里的odeint这个求微分方程的函数怎么用啊？
odeint实际是用来解微分方程组的。
令z=y’,可以把方程化为方程组：
y'=z
z'=-b*y-a*z
将y,z分别替换为y[0],y[1]就得到了程序里的returnarray([y[1],a*y[0]+b*y[1]])，这个程序把a,b前面的符号放到参数赋值里了。
搞明白上面的就能用来解方程了，下面画图部分无关紧要
hold('on')是用来保持之前画的曲线
legend()显示曲线的标签
numpy的应用场景和常用方法？
NumPy是一个Python的基本库，用于进行数组操作和数学运算。它的应用场景包括：
1. 数值计算：NumPy可以进行高效的数值计算，包括矩阵运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成等。
2. 数据分析：NumPy可以处理大量数据，并提供了快速高效的和函数，用于数据存储、排序、过滤、统计等操作，是数据科学和机器学习的重要工具。
3. 图像处理：NumPy可以处理图像数据，包括读取和保存图像，图像变换、滤波、显示等。
4. 信号处理：NumPy可以进行数字信号的处理和分析，比如滤波、傅里叶变换、频谱分析等。
5. 数值仿真：NumPy可以进行数值仿真，比如模拟物理系统、计算随机过程等。
常用的NumPy方法包括：
1. 创建数组：使用np.array()创建一维或多维数组，使用np.zeros()创建全零数组，使用np.ones()创建全一数组，使用np.arange()创建等差数列。
2. 数组运算：进行数组之间的运算，包括加减乘除、取模、幂运算等。
3. 数组索引和切片：通过索引和切片操作，获取数组中的特定元素或子数组。
4. 数组形状操作：包括转置、重塑、扩展等操作。
5. 数组计算：进行数组的统计计算，包括求和、均值、方差、最大值、最小值等。
6. 数组排序和筛选：对数组进行排序和筛选操作，包括排序、去重、筛选等。
7. 线性代数：进行矩阵运算，包括矩阵乘法、矩阵求逆、矩阵求解线性方程组等。
8. 傅里叶变换：进行傅里叶变换和反变换，用于信号处理和频谱分析。
9. 随机数生成：生成服从不同分布的随机数。
10. 文件输入/输出：读取和保存数组数据到文件，支持多种[_a***_]。
为什么电脑编程用的是英文的呢？中文的不是也可以吗？为什么用中文的那么少呢？
1.说真的...换成中文你也看不懂...别挣扎了...
2.如果我告诉你1234567890是 古印度(今巴基斯坦）发明的....也是外文...你什么想法？是不是也要用中文解方程？
3.中文不统一.你的电脑里有GBK和UTF8两种汉字编码.GBK是中国***强行要求的.UTF8是全世界和中国通用的.这两种编码完全不同.
4.中文空格 中文符号 中文数字都是坑...讲究的程序员绝对不会在源码中写中文.包括注释....
到此，以上就是小编对于编程python解方程的问题就介绍到这了，希望介绍关于编程python解方程的4点解答对大家有用。
