sympy
Sympy是一个数学符号库（sym代表了symbol，符号），包括了积分，微分方程等各种数学运算方法，为python提供了强大的数学运算支持。对于图像来说，虽然都是做离散的计算，操作最多的还是numpy里的数组，但实际上，这个库包含了积分微分，三角等最基本的数学运算，可以说是工科最基本的，用起来媲美matlab。
sympy安装
sudo pip install sympy 或者 sudo pip3 install sympy
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
如果你用anaconda则 conda install sympy
相关推荐：《python视频》
良精商城网店购物系统
下载
良精商城网店购物系统是一套能够适合不同类型商品、超强灵活的多功能在线商店系统，三级分销 PC+移动端+微网站，为您提供了一个完整的在线开店解决方案。良精网店购物系统除了拥有一般网上商店系统所具有的所有功能，还拥有着其它网店系统没有的许多超强功能。多种独创的技术使得系统能满足各行业广大用户的各种各样的需求，是一个经过完善设计并适用于各种服务器环境的高效、全新、快速和优秀的网上购物软件解决方案。
odeint()函数
odeint()函数是scipy库中一个数值求解微分方程的函数
odeint()函数需要至少三个变量，第一个是微分方程函数，第二个是微分方程初值，第三个是微分的自变量。
例子：
#y"+a*y'+b*y=0
from scipy.integrate import odeint #使用odeint之前，首先从scipy.integrate中调用它from pylab import *
def deriv(y,t): # 返回值是y和y的导数组成的数组
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是为了显示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()输出结果如下：
