有很多大學生問我，學習python有什麼用呢？我說：你至少可以用來解微分方程，如下面的例子,就是解決微分方程：
y"+a*y'+b*y=0
**如下：
#y"+a*y'+b*y=0
from scipy.integrate import odeintfrom pylab import *def
deriv
(y,t):
# 返回值是y和y的導數組成的陣列 a = -2.0 b = -0.1
return array([ y[1], a*y[0]+b*y[1] ])time = linspace(0.0,50.0,1000)yinit = array([0.0005,0.2]) # 初值y = odeint(deriv,yinit,time)figure()plot(time,y[:,0],label='y') #y[:,0]即返回值的第一列，是y的值。label是為了顯示legend用的。plot(time,y[:,1],label="y'") #y[:,1]即返回值的第二列，是y』的值xlabel('t')ylabel('y')legend()show()
再分享一下我老師大神的人工智慧教程吧。零基礎！通俗易懂！風趣幽默！還帶黃段子！希望你也加入到我們人工智慧的隊伍中來！
有很多大學生問我，學習python有什麼用呢？我說：你至少可以用來解微分方程，如下面的例子,就是解決微分方程：
y"+a*y'+b*y=0
**如下：
#y"+a*y'+b*y=0
from scipy.integrate import odeintfrom pylab import *def
deriv
(y,t):
# 返回值是y和y的導數組成的陣列 a = -2.0 b = -0.1
return array([ y[1], a*y[0]+b*y[1] ])time = linspace(0.0,50.0,1000)yinit = array([0.0005,0.2]) # 初值y = odeint(deriv,yinit,time)figure()plot(time,y[:,0],label='y') #y[:,0]即返回值的第一列，是y的值。label是為了顯示legend用的。plot(time,y[:,1],label="y'") #y[:,1]即返回值的第二列，是y』的值xlabel('t')ylabel('y')legend()show()
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用python做資料分析是一件再合適不過的事情，我們舉個簡單的例子。例如收集資料的方法是使用問卷，實驗軟體 例如，psychopy，opensesame 和觀察。當問卷和實驗軟體使用數字應用程式時，我們當然也會以數字檔案格式 例如，excel電子 和逗號分隔，csv，檔案 獲取資料。如果資料集非常小...