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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('长度为:%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('输入A的横坐标:'))
y0 = int(input('输入A的纵坐标:'))
x1 = int(input('输入B的横坐标:'))
y1 = int(input('输入B的纵坐标:'))
pic(x0, y0, x1, y1)
palin()
我把这两个放在一个主函数里运行了
最常用的是在类定义的方法，给一个property的装饰器，可以安装调用属性的方式调用
不写出y=f(x)这样的表达式，由隐函数的等式直接绘制图像，以x²+y²+xy=1的图像为例，使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下（注意python里的乘幂符号是**而不是^，还有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，这几点和matlab的区别很大）
直接在命令提示行的里面运行代码的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);
# -*- coding: UTF-8 -*-
#1.编写程序，输入3个数，计算a,b,c的和并输出。
a = input("请输入a")
b = input("请输入b")
c = input("请输入c")
sum = float(a)+float(b)+float(c)
print("a+b+c=", sum)
#2. 编写程序，输入三角形的两条直角边（实数），计算斜边长度并输出，保留2位小数。
A = float(input("请输入三角形直角边A"))
B = float(input("请输入三角形直角边B"))
C = (pow(A, 2)+pow(B, 2))**0.5
print("斜边C=", C)
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，是比较函数，条件成立后，max执行结束。 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 执行结果就是6
python做科学计算的特点：1. 科学库很全。（推荐学习：Python视频教程）
科学库：numpy，scipy。作图：matplotpb。并行：mpi4py。调试：pdb。
2. 效率高。
如果你能学好numpy（array特性，f2py），那么你代码执行效率不会比fortran，C差太多。但如果你用不好array，那样写出来的程序效率就只能呵呵了。所以入门后，请一定花足够多的时间去了解numpy的array类。
3. 易于调试。
pdb是我见过最好的调试工具，没有之一。直接在程序断点处给你一个截面，这只有文本解释语言才能办到。毫不夸张的说，你用python开发程序只要fortran的1/10时间。
4. 其他。
它丰富而且统一，不像C++的库那么杂（好比pnux的各种发行版），python学好numpy就可以做科学计算了。python的第三方库很全，但是不杂。python基于类的语言特性让它比起fortran等更加容易规模化开发。
数值分析中，龙格－库塔法（Runge-Kutta methods）是用于非线性常微分方程的解的重要的一类隐式或显式迭代法。这些技术由数学家卡尔·龙格和马丁·威尔海姆·库塔于1900年左右发明。
龙格-库塔(Runge-Kutta)方法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法，其中包括著名的欧拉法，用于数值求解微分方程。由于此算法精度高，采取措施对误差进行抑制，所以其实现原理也较复杂。
高斯积分是在概率论和连续傅里叶变换等的统一化等计算中有广泛的应用。在误差函数的定义中它也出现。虽然误差函数没有初等函数，但是高斯积分可以通过微积分学的手段解析求解。高斯积分（Gaussian integral），有时也被称为概率积分，是高斯函数的积分。它是依德国数学家兼物理学家卡尔·弗里德里希·高斯之姓氏所命名。
洛伦茨吸引子及其导出的方程组是由爱德华·诺顿·洛伦茨于1963年发表，最初是发表在《大气科学杂志》（Journal of the Atmospheric Sciences）杂志的论文《Deterministic Nonperiodic Flow》中提出的，是由大气方程中出现的对流卷方程简化得到的。
这一洛伦茨模型不只对非线性数学有重要性，对于气候和天气预报来说也有着重要的含义。行星和恒星大气可能会表现出多种不同的准周期状态，这些准周期状态虽然是完全确定的，但却容易发生突变，看起来似乎是随机变化的，而模型对此现象有明确的表述。
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