python的ode常微

Python是一种比较流行的编程语言，也是一种非常合适进行科学计算的语言。Python中有很多科学计算库，其中较为著名的就是numpy和scipy。在scipy这个库中，可使用odeint函数来进行ODE的求解。

from scipy.integrate import odeint
import numpy as np
def model(y, t):
k = 0.3
dydt = -k * y
return dydt
y0 = 5
t = np.linspace(0, 20, 100)
y = odeint(model, y0, t)
plt.plot(t, y)
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('y(t)')
plt.show()

在上面的例子中，odeint函数用于求解ODE模型。这个函数需要传入两个参数，分别是ODE模型和初始条件。其中ODE模型一定要是一个python函数，输入参数为y和t，输出为dydt，即ODE的导数。在这个例子中，我们只有一个简单的ODE模型，即dydt = -k * y。需要注意的是，ODE模型中使用的参数k需要在函数外部定义。另外，初始条件需要给出，这里设定y0 = 5。最后，使用np.linspace函数生成一个等差数列用于表示时间步长，然后将这些参数传入odeint函数中，便可获得ODE的解。

总之，Python的scipy库提供了一个非常方便的ODE求解工具，odeint函数的使用也非常简单。值得一提的是，Python的科学计算库有很强的可扩大性，因此不管你是学术界或者商业界的科学家，建议学习Python，从中取得便利。