1. Numpy：
- 简介：Numpy是Python科学计算的基础库，提供了高效的多维数组对象和相关操作函数。
- 主要功能：支持向量运算、矩阵运算、线性代数、随机数生成等。
- 应用场景：数据处理、数值计算、机器学习等领域。
2. Scipy：
- 简介：Scipy是一组针对科学和工程计算的Python工具包，涵盖了数学、物理、工程等领域。
- 主要功能：提供积分、微分方程求解、优化算法、信号处理等高级功能。
- 应用场景：科学计算、工程模拟、数据分析等。
3. Pandas：
- 简介：Pandas是一个用于Python数据分析的库，提供了灵活、高效的数据结构和数据分析工具。
- 主要功能：数据处理、数据清洗、数据转换、数据分组、统计分析等。
- 应用场景：数据预处理、数据可视化、金融数据分析等。
4. Matplotlib：
- 简介：Matplotlib是一个用于创建二维图形和可视化的Python库。
- 主要功能：绘制折线图、散点图、柱状图、饼图等各种图形。
- 应用场景：数据可视化、学术报告、数据分析等。
这些库在数据科学和工程领域具有广泛的应用，掌握这些库将有助于提高工作效率和解决实际问题。
解决具体问题：
解方程
import scipy.optimize as opt # 定义方程组的函数 def f(x): return [x[0]**2 + x[1]**2 - 5, x[0] + x[1] + 1] # 用fsolve函数求解，给定初始值 x = opt.fsolve(f, [0,0]) # 打印结果 print(x)
画图
