Python数值方法和可视化

Python数值方法主要使用了scipy库中的linalg模块来进行线性方程的求解。通过调用inv函数来计算矩阵的逆，然后使用dot函数来计算矩阵的乘法，从而得到线性方程的解。具体的代码如下所示：

import numpy as np
import scipy.linalg as sla

a = np.array([-1, 5])
c = np.array([[1, 3], [3, 4]])

x = np.dot(sla.inv(c), a)

运行以上代码后，得到的解为array([3.8, -1.6])。

而Python的可视化功能主要通过matplotlib和seaborn库来实现。这些库提供了各种功能强大的函数和类，可以用来绘制各种多样化的可视化图形。使用matplotlib库中的plot函数可以绘制二维图形，而使用seaborn库可以进一步增强图形的美观度和可读性。

对于绘制等势线的可视化，可以使用matplotlib库中的pyplot模块和mpl_toolkits模块中的mplot3d模块。具体的代码如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

x_vals = np.linspace(-5, 5, 20)
y_vals = np.linspace(0, 10, 20)
X, Y = np.meshgrid(x_vals, y_vals)
Z = X ** 2 * Y ** 0.5

ax = Axes3D(plt.figure())
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1)
plt.show()

运行以上代码后，会绘制出一个带有等势线的三维图形。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python数值方法和可视化](https://blog.csdn.net/Chandler_river/article/details/126270892)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [超实用！用Python进行数据可视化的9种常见方法！](https://blog.csdn.net/zihong521/article/details/119461868)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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