python物理

1. 用python写物理公式，物理题解答过程！求，谢谢

#coding=utf-8

import math
print('如果RL滑动变阻器R1，R2,串联，R2最大阻值为20Ω，R2<RL,当滑片P位于b端时，灯泡L的实际功率为2W。求当滑片位于a端时灯泡功率可能是多少？')
P_b = 2
R_l = 8
R_1 = 40
R_2 = [0,8]
I = math.sqrt( P_b/R_l )
while True:
print(f'当滑片在b端时，L的功率为2W，根据公式I = √____此时电路中电流I={I}A')
dl = input("输入你选择的电流公式：")
if dl == 'P/Rl':
input('您输入的公式是串联电路，求电功率最常用的公式，接下来我们进一步分析：')
print(f'根据灯泡2W实际功率P,灯泡电阻Rl，确实全电路的电流I={I}，确定电源电压U=I(R1+R2+Rl)')
input('当滑片移动到b端时，滑动变阻器阻值为0，电路中只有灯泡和R2串联，此时要分析的是，根据R2<Rl这个条件,从答案中我们知道此时需要知道一个合理的功率值')
input('此时我们就需要给到R2一个具体的值，因为它的阻值比Rl小，所以我们可以让它取8，这里我们可以得到一个电功率的最小值，当R2=0时，我们又可以得到灯泡Rl功率的一个最大值')
print('当滑动变阻器移动到b端时，R1=0，此时灯泡Rl和R2串联，电压为U，求出此时电路中的电流I\',根据电功率公式P=I\'^2Rl,及题目中中的条件R2小于Rl，取R2两个具体极限值，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，灯泡最大功率Pl最大 = {P_a1},当R2=8Ω,灯泡的电小功率为Pl最小={P_a2}')
else:
print('同学，你的思路不对哦！')

2. 《Python物理学高效计算》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源

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书名：Python物理学高效计算

作者：Anthony Scopatz

译者：孙波翔

豆瓣评分：7.8

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2018-2-1

页数：454

3. python对物理的应用

学习Python 编程语言的基本操作与语法。并尝试写作Python 程序将其应用在物理学的问题上。

本课程适合具有普通物理学的基础概念后，学习的高端专业课程。此课程不仅可加强原有普通物理学的学习效果，更可以做为通往物理方面数值分析、计算物理，与其他理工人才大数据分析、电脑仿真相关课程的先备课程。

4. python是什么语言，主要应用在哪些开发

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
1、软件开发：Python语言支持多函数编程，可以担任任何软件的开发工作，是它的标配能力。
2、科学计算：Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持，做科学计算是非常合适的选择。
3、自动化运维：Python是作为运维工程师的首选编程语言，有诸多优势所在，是非常受喜欢的编程语言。
4、云计算：开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的。
5、web开发:基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。
6、网络爬虫：也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一。
7、数据分析：结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石，Python是数据分析领域首选的编程语言。
8、人工智能：对于人工智能我想不用多介绍，是现在非常流行的一个行业，而人工智能也是未来的发展，Python是人工智能的首选编程语言。

5. 物理系学编程是python还是c程序设计比较好

物理系的学生都要学matlab的，要是对编程感兴趣的话任何语言都不是限制，如果是自学编程那么选择一些比较好上手的语言是很重要的，这里推荐python。

6. 如何定制Python模块的查找和物理实现

有时候会需要定制这个过程，比方说，嵌入Python作为 应用容器的时候，希望有一种特别的应用打包格式，类似jar或者war，或者处 于某些原因，需要改变Python Mole的物理存储，比如，处于查找性能上的考 虑，如果python mole能从一个key-value数据库得到就好了，或者处于商务 上的原因，如果能对源代码（或者pyc，而pyc很容易被反编译到py）进行加密 处理就更好了。
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']
这里面，newmole调用创建了一个相应的mole对象，内置函数compile则从 一个字符串（源码）获得了相应的code object，该object可以被exec。
参考上面的链接。要点在于可以用一个实现了Import Protocol的class去 hook模块加载的过程，这个hook要被安装到sys.pathhooks.
这是一个从网络上（github）import模块的例子：
参考前面的代码，关键在于`exec source in m._dict_`这里，source可以 是一段源码，比如import os,也可以是一个code object，这个code object是可以被序列化和反序列化的，事实上，pyc就是该对象的序列化（加 上时间戳、magic number和crc校验），为了性能上的考虑，反序列化要比重 编译py源文件略好，可以把code object的序列化结果存储下来。在Importer 那里从该存储设备获取code object marshal string就行了。
•.从一个py文件获得其code object marshal string
import marshal
source = open(test.py).read()
co = compile(source, test.py, 'exec')
co_s = marshal.mps(co)
•.从一个code object marshal string获得一个python mole
import marshal,imp
def load_mole(co_str):

7. Python中“物理行”和“逻辑行”的区别

物理行：就是程序员所写代码的所在行。
逻辑行：是指源代码经过预编译后，代码所在的那一行。
Python假定每个物理行都对应着一个逻辑行。例如：print( "Hello World" ) 就是一个物理行，Python希望每行只有一个语句，因为这样看起来更加易读。
如果你想要在一个物理行中使用多于一个逻辑行，那么你需要使用分号（; ）来特别地标明这种用法。分号表示一个逻辑行/语句的结束。

8. python最擅长哪个方面

Python的应用领域很广，可以做自动化测试，自动化运维,也可以做web后端开发(比如大名鼎鼎的Django,Flask等框架)，也可以做爬虫，数据分析，更可以做机器学习，自然语言处理，数据挖掘，有很多领域。
你到底要学什么，很容易迷失方向，今天听人说Python的web开发很牛，学了几天，过两天网上又说web开发用PHP才是王道，学python应该学数据分析，数据分析怎么怎么火，于是又去学数据分析，结果学了一个星期，发现最近Google,Facebook都开源了一些深度学习的框架，人工智能是未来的前景，立马又心痒痒开始学机器学习，数据挖掘了。这样的同学左右摇摆，跟小猴子掰玉米一样，到最后什么都没有学好，而且时间浪费不少,所以一旦选择一个领域就要坚持下去，千万不要左右摇摆半途而废。

9. python是应用在哪些地方

python 是一种解释性脚本语言，不像c++/java那样的高级语言，需要编译成字节码之后才能运行，python可以边运行边解释。python 主要应用于以下几个领域：
web开发，基于python产生了许多优秀的web框架，许许多多伟大的开源社区的程序员为它们贡献了诸多的开源库，使得开发起来十分便捷。
爬
虫开发，实际上这个只是一个小小的应用，基于python的http库有很多，比如常见的httplib，urllib2，requests等，
都很好的封装了http协议中的post,get等方法，也很方便的能够模拟浏览器去实现自己想要的功能，并且，对网页的解析也有诸多工具可以使用，如
beautifulsoup等。
科学计算，不得不提的是python在科学计算领域也应用越来越广，如物理学领域，各种
实验数据的处理以及相关实验模拟等，机器学习领域也产生了诸多的开源库，如sklearn，里面集成了机器学习领域常见的算法，接口良好，文档丰富，也有
最近十分火热的Deep Learning的开源库，如theano。
高性能服务器后端，高性能不是说python执行有多快，其实python还是比较慢的，但是在开发高并发，高吞吐率的服务器的时候，还是具有自己独特的优势。
还有一切边边角角的应用，比如开发界面程序，QT也提供了python的支持，因为python的开源库中包括了对c/c++ lib库的调用。