用Python编程，输入量是功率P,关系式为Cin*dbin/dt=P-(bin-bwall)/R1;Cwall*dbwall/dt=(bin-bwall)/R1-(bwall-bout)/R2;其中Cin=1.1*10^6,R1=1.2*10^(-3),R2=9.2*10^(-3),Cwall=1.86*10^8,bout=20,输出量为bin，bwall

好的，这是一个微分方程组，可以使用Python的SciPy库中的odeint函数进行求解。以下是代码实现：

from scipy.integrate import odeint
import numpy as np

# 定义微分方程组
def model(y, t, P, Cin, Cwall, R1, R2, bout):
    bin, bwall = y
    d_bin = (P - (bin - bwall) / R1) / Cin
    d_bwall = ((bin - bwall) / R1 - (bwall - bout) / R2) / Cwall
    return [d_bin, d_bwall]

# 定义初始状态和时间范围
y0 = [0, 0]
t = np.linspace(0, 100, 1000)

# 定义参数
P = 100
Cin = 1.1e6
Cwall = 1.86e8
R1 = 1.2e-3
R2 = 9.2e-3
bout = 20

# 求解微分方程组
y = odeint(model, y0, t, args=(P, Cin, Cwall, R1, R2, bout))

# 输出结果
bin = y[:, 0]
bwall = y[:, 1]
print('bin:', bin)
print('bwall:', bwall)

其中，`odeint`函数的第一个参数是微分方程组，第二个参数是初始状态，第三个参数是时间范围，第四个参数是其他参数。最后输出的结果是`bin`和`bwall`随时间的变化。