Python中有没有内置的用于求解微分方程的工具？

Python 的确有内置的工具库来帮助解决微分方程，其中最常用的是 `scipy.integrate` 模块下的 `odeint` 函数。这个函数是基于 Runge-Kutta 法来求解常微分方程组。你需要提供一个描述方程系统动态的函数，以及初始条件，它会返回时间步长内的解。

下面是一个简单的例子：

from scipy.integrate import odeint
import numpy as np

# 假设我们有一个一阶线性常微分方程 dy/dt = -k * y
def func(t, y, k):
    return -k * y

# 参数 k 和初始条件
k = 2.0
y0 = 1.0
t_span = (0, 10)  # 时间范围

# 使用 odeint 解决微分方程
t = np.linspace(*t_span, 100)  # 分成100个点
sol = odeint(func, y0, t, args=(k,))
print(sol)

当然，还有其他的第三方库，如 `pyodesys` 或 `diffeqpy` 提供了更高级的功能和更多的灵活性。