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如何用python解題？（急求）
import?turtle,?math
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def?pic(x0,?y0,?x1,?y1):
dis?=?int(math.sqrt((x0?-?x1)?**?2?+?(y0?-?y1)?**?2))
turtle.hideturtle()
turtle.up()
turtle.goto(x0,?y0)
turtle.down()
turtle.goto(x1,?y1)
turtle.left(math.atan2(y1?-?y0,?x1?-?x0)?/?math.pi?*?180)
turtle.up()
turtle.backward(dis?/?2)
turtle.write('長度為:%s'?%?dis,?align='left')
turtle.done()
def?palin():
k?=?[]
total?=?[]
for?i?in?range(10,?200000):
while?i??0:
k.append(i?%?10)
i?=?i?//?10
for?m?in?range(len(k)?//?2):
if?k[m]?!=?k[len(k)?-?m?-?1]:
break
else:
print(k)
total.append(k)
k?=?[]
print(len(total))
if?__name__?==?'__main__':
x0?=?int(input('輸入A的橫坐標(biāo):'))
y0?=?int(input('輸入A的縱坐標(biāo):'))
x1?=?int(input('輸入B的橫坐標(biāo):'))
y1?=?int(input('輸入B的縱坐標(biāo):'))
pic(x0,?y0,?x1,?y1)
palin()
我把這兩個放在一個主函數(shù)里運(yùn)行了
python 怎么樣隱式函數(shù)調(diào)用
最常用的是在類定義的方法，給一個property的裝飾器，可以安裝調(diào)用屬性的方式調(diào)用
不能直接寫出函數(shù)的表達(dá)式 怎么在python里畫函數(shù)圖象呢？
不寫出y=f(x)這樣的表達(dá)式，由隱函數(shù)的等式直接繪制圖像，以x2+y2+xy=1的圖像為例，使用sympy間接調(diào)用matplotlib工具的代碼和該二次曲線圖像如下（注意python里的乘冪符號是**而不是^，還有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，這幾點(diǎn)和matlab的區(qū)別很大）
直接在命令提示行的里面運(yùn)行代碼的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);
用Python語言編寫簡單程序，救救孩子吧?。≈x謝
# -*- coding: UTF-8 -*-
#1.編寫程序，輸入3個數(shù)，計算a,b,c的和并輸出。
a = input("請輸入a")
b = input("請輸入b")
c = input("請輸入c")
sum = float(a)+float(b)+float(c)
print("a+b+c=", sum)
#2. 編寫程序，輸入三角形的兩條直角邊（實(shí)數(shù)），計算斜邊長度并輸出，保留2位小數(shù)。
A = float(input("請輸入三角形直角邊A"))
B = float(input("請輸入三角形直角邊B"))
C = (pow(A, 2)+pow(B, 2))**0.5
print("斜邊C=", C)
Python 中max( )函數(shù)與lambda隱式函數(shù)結(jié)合使用時出錯。
print max.__doc__max(iterable[, key=func]) - valuemax(a, b, c, ...[, key=func]) - valueWith a single iterable argument, return its largest item.With two or more arguments, return the largest argument. 后面的func，是比較函數(shù)，條件成立后，max執(zhí)行結(jié)束。 所以： array1 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] max(array1, key=lambda x: x 6) 7 如果： max([i for i in range(0,9)], key=lambda x: x = 6)6 執(zhí)行結(jié)果就是6
python能做什么科學(xué)計算
python做科學(xué)計算的特點(diǎn)：1. 科學(xué)庫很全。（推薦學(xué)習(xí)：Python視頻教程）
科學(xué)庫：numpy，scipy。作圖：matplotpb。并行：mpi4py。調(diào)試：pdb。
2. 效率高。
如果你能學(xué)好numpy（array特性，f2py），那么你代碼執(zhí)行效率不會比fortran，C差太多。但如果你用不好array，那樣寫出來的程序效率就只能呵呵了。所以入門后，請一定花足夠多的時間去了解numpy的array類。
3. 易于調(diào)試。
pdb是我見過最好的調(diào)試工具，沒有之一。直接在程序斷點(diǎn)處給你一個截面，這只有文本解釋語言才能辦到。毫不夸張的說，你用python開發(fā)程序只要fortran的1/10時間。
4. 其他。
它豐富而且統(tǒng)一，不像C++的庫那么雜（好比pnux的各種發(fā)行版），python學(xué)好numpy就可以做科學(xué)計算了。python的第三方庫很全，但是不雜。python基于類的語言特性讓它比起fortran等更加容易規(guī)?；_發(fā)。
數(shù)值分析中，龍格－庫塔法（Runge-Kutta methods）是用于非線性常微分方程的解的重要的一類隱式或顯式迭代法。這些技術(shù)由數(shù)學(xué)家卡爾·龍格和馬丁·威爾海姆·庫塔于1900年左右發(fā)明。
龍格-庫塔(Runge-Kutta)方法是一種在工程上應(yīng)用廣泛的高精度單步算法，其中包括著名的歐拉法，用于數(shù)值求解微分方程。由于此算法精度高，采取措施對誤差進(jìn)行抑制，所以其實(shí)現(xiàn)原理也較復(fù)雜。
高斯積分是在概率論和連續(xù)傅里葉變換等的統(tǒng)一化等計算中有廣泛的應(yīng)用。在誤差函數(shù)的定義中它也出現(xiàn)。雖然誤差函數(shù)沒有初等函數(shù)，但是高斯積分可以通過微積分學(xué)的手段解析求解。高斯積分（Gaussian integral），有時也被稱為概率積分，是高斯函數(shù)的積分。它是依德國數(shù)學(xué)家兼物理學(xué)家卡爾·弗里德里希·高斯之姓氏所命名。
洛倫茨吸引子及其導(dǎo)出的方程組是由愛德華·諾頓·洛倫茨于1963年發(fā)表，最初是發(fā)表在《大氣科學(xué)雜志》（Journal of the Atmospheric Sciences）雜志的論文《Deterministic Nonperiodic Flow》中提出的，是由大氣方程中出現(xiàn)的對流卷方程簡化得到的。
這一洛倫茨模型不只對非線性數(shù)學(xué)有重要性，對于氣候和天氣預(yù)報來說也有著重要的含義。行星和恒星大氣可能會表現(xiàn)出多種不同的準(zhǔn)周期狀態(tài)，這些準(zhǔn)周期狀態(tài)雖然是完全確定的，但卻容易發(fā)生突變，看起來似乎是隨機(jī)變化的，而模型對此現(xiàn)象有明確的表述。
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