python物理

1. 用python寫物理公式，物理題解答過程！求，謝謝

#coding=utf-8

import math
print('如果RL滑動變阻器R1，R2,串聯，R2最大阻值為20Ω，R2<RL,當滑片P位於b端時，燈泡L的實際功率為2W。求當滑片位於a端時燈泡功率可能是多少？')
P_b = 2
R_l = 8
R_1 = 40
R_2 = [0,8]
I = math.sqrt( P_b/R_l )
while True:
print(f'當滑片在b端時，L的功率為2W，根據公式I = √____此時電路中電流I={I}A')
dl = input("輸入你選擇的電流公式：")
if dl == 'P/Rl':
input('您輸入的公式是串聯電路，求電功率最常用的公式，接下來我們進一步分析：')
print(f'根據燈泡2W實際功率P,燈泡電阻Rl，確實全電路的電流I={I}，確定電源電壓U=I(R1+R2+Rl)')
input('當滑片移動到b端時，滑動變阻器阻值為0，電路中只有燈泡和R2串聯，此時要分析的是，根據R2<Rl這個條件,從答案中我們知道此時需要知道一個合理的功率值')
input('此時我們就需要給到R2一個具體的值，因為它的阻值比Rl小，所以我們可以讓它取8，這里我們可以得到一個電功率的最小值，當R2=0時，我們又可以得到燈泡Rl功率的一個最大值')
print('當滑動變阻器移動到b端時，R1=0，此時燈泡Rl和R2串聯，電壓為U，求出此時電路中的電流I\',根據電功率公式P=I\'^2Rl,及題目中中的條件R2小於Rl，取R2兩個具體極限值，R2=0Ω,,R2=8Ω')

P_a1 = math.pow(I * (R_l + R_2[0] + R_1) / (R_2[0] + R_l), 2) * R_l
P_a2 = math.pow(I * (R_l + R_2[1] + R_1) / (R_2[1] + R_l), 2) * R_l
print(f'R2=0Ω，燈泡最大功率Pl最大 = {P_a1},當R2=8Ω,燈泡的電小功率為Pl最小={P_a2}')
else:
print('同學，你的思路不對哦！')

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書名：Python物理學高效計算

作者：Anthony Scopatz

譯者：孫波翔

豆瓣評分：7.8

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-2-1

頁數：454

3. python對物理的應用

學習Python 編程語言的基本操作與語法。並嘗試寫作Python 程序將其應用在物理學的問題上。

本課程適合具有普通物理學的基礎概念後，學習的高端專業課程。此課程不僅可加強原有普通物理學的學習效果，更可以做為通往物理方面數值分析、計算物理，與其他理工人才大數據分析、電腦模擬相關課程的先備課程。

4. python是什麼語言，主要應用在哪些開發

Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發。
1、軟體開發：Python語言支持多函數編程，可以擔任任何軟體的開發工作，是它的標配能力。
2、科學計算：Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛，有更多的程序庫的支持，做科學計算是非常合適的選擇。
3、自動化運維：Python是作為運維工程師的首選編程語言，有諸多優勢所在，是非常受喜歡的編程語言。
4、雲計算：開源雲計算解決方案OpenStack就是基於Python開發的。
5、web開發:基於Python的Web開發框架不要太多，比如耳熟能詳的Django，還有Tornado，Flask。
6、網路爬蟲：也稱網路蜘蛛，是大數據行業獲取數據的核心工具。能夠編寫網路爬蟲的編程語言有不少，但Python絕對是其中的主流之一。
7、數據分析：結合科學計算、機器學習等技術，對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石，Python是數據分析領域首選的編程語言。
8、人工智慧：對於人工智慧我想不用多介紹，是現在非常流行的一個行業，而人工智慧也是未來的發展，Python是人工智慧的首選編程語言。

5. 物理系學編程是python還是c程序設計比較好

物理系的學生都要學matlab的，要是對編程感興趣的話任何語言都不是限制，如果是自學編程那麼選擇一些比較好上手的語言是很重要的，這里推薦python。

6. 如何定製Python模塊的查找和物理實現

有時候會需要定製這個過程，比方說，嵌入Python作為 應用容器的時候，希望有一種特別的應用打包格式，類似jar或者war，或者處 於某些原因，需要改變Python Mole的物理存儲，比如，處於查找性能上的考 慮，如果python mole能從一個key-value資料庫得到就好了，或者處於商務 上的原因，如果能對源代碼（或者pyc，而pyc很容易被反編譯到py）進行加密 處理就更好了。
In [1]: import imp
In [3]: m = imp.new_mole(test)
In [4]: code_obj = compile(import os, test.py, 'exec')
In [5]: code_obj
Out[5]: <code object <mole at 0x31b5830, file test.py, line 1
In [6]: exec code_obj in m.__dict__In [7]: m
Out[7]: <mole 'test' (built-in)
In [8]: dir(m)
Out[8]: ['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__', 'os']
這裡面，newmole調用創建了一個相應的mole對象，內置函數compile則從 一個字元串（源碼）獲得了相應的code object，該object可以被exec。
參考上面的鏈接。要點在於可以用一個實現了Import Protocol的class去 hook模塊載入的過程，這個hook要被安裝到sys.pathhooks.
這是一個從網路上（github）import模塊的例子：
參考前面的代碼，關鍵在於`exec source in m._dict_`這里，source可以 是一段源碼，比如import os,也可以是一個code object，這個code object是可以被序列化和反序列化的，事實上，pyc就是該對象的序列化（加 上時間戳、magic number和crc校驗），為了性能上的考慮，反序列化要比重 編譯py源文件略好，可以把code object的序列化結果存儲下來。在Importer 那裡從該存儲設備獲取code object marshal string就行了。
•.從一個py文件獲得其code object marshal string
import marshal
source = open(test.py).read()
co = compile(source, test.py, 'exec')
co_s = marshal.mps(co)
•.從一個code object marshal string獲得一個python mole
import marshal,imp
def load_mole(co_str):

7. Python中「物理行」和「邏輯行」的區別

物理行：就是程序員所寫代碼的所在行。
邏輯行：是指源代碼經過預編譯後，代碼所在的那一行。
Python假定每個物理行都對應著一個邏輯行。例如：print( "Hello World" ) 就是一個物理行，Python希望每行只有一個語句，因為這樣看起來更加易讀。
如果你想要在一個物理行中使用多於一個邏輯行，那麼你需要使用分號（; ）來特別地標明這種用法。分號表示一個邏輯行/語句的結束。

8. python最擅長哪個方面

Python的應用領域很廣，可以做自動化測試，自動化運維,也可以做web後端開發(比如大名鼎鼎的Django,Flask等框架)，也可以做爬蟲，數據分析，更可以做機器學習，自然語言處理，數據挖掘，有很多領域。
你到底要學什麼，很容易迷失方向，今天聽人說Python的web開發很牛，學了幾天，過兩天網上又說web開發用PHP才是王道，學python應該學數據分析，數據分析怎麼怎麼火，於是又去學數據分析，結果學了一個星期，發現最近Google,Facebook都開源了一些深度學習的框架，人工智慧是未來的前景，立馬又心癢癢開始學機器學習，數據挖掘了。這樣的同學左右搖擺，跟小猴子掰玉米一樣，到最後什麼都沒有學好，而且時間浪費不少,所以一旦選擇一個領域就要堅持下去，千萬不要左右搖擺半途而廢。

9. python是應用在哪些地方

python 是一種解釋性腳本語言，不像c++/java那樣的高級語言，需要編譯成位元組碼之後才能運行，python可以邊運行邊解釋。python 主要應用於以下幾個領域：
web開發，基於python產生了許多優秀的web框架，許許多多偉大的開源社區的程序員為它們貢獻了諸多的開源庫，使得開發起來十分便捷。
爬
蟲開發，實際上這個只是一個小小的應用，基於python的http庫有很多，比如常見的httplib，urllib2，requests等，
都很好的封裝了http協議中的post,get等方法，也很方便的能夠模擬瀏覽器去實現自己想要的功能，並且，對網頁的解析也有諸多工具可以使用，如
beautifulsoup等。
科學計算，不得不提的是python在科學計算領域也應用越來越廣，如物理學領域，各種
實驗數據的處理以及相關實驗模擬等，機器學習領域也產生了諸多的開源庫，如sklearn，裡面集成了機器學習領域常見的演算法，介面良好，文檔豐富，也有
最近十分火熱的Deep Learning的開源庫，如theano。
高性能伺服器後端，高性能不是說python執行有多快，其實python還是比較慢的，但是在開發高並發，高吞吐率的伺服器的時候，還是具有自己獨特的優勢。
還有一切邊邊角角的應用，比如開發界面程序，QT也提供了python的支持，因為python的開源庫中包括了對c/c++ lib庫的調用。