奇迹数学

Python 数学软件 · 符号计算 · 数值分析 · 数据可视化

⚡ 开源 · 跨平台 · 科学计算生态

为数学而生的 Python 工具

奇迹数学 是一个集成了 SymPy、NumPy、SciPy 和 Matplotlib 的数学软件栈， 让 Python 成为你探索数学、物理、工程与数据科学的终极利器。

🧮

符号计算

使用 SymPy 进行代数推导、微积分、方程求解、矩阵运算，像 Mathematica 一样强大。

📊

数值与可视化

NumPy + SciPy 提供高性能数组与科学计算，Matplotlib 轻松绘制 2D/3D 图表。

📈

机器学习就绪

与 scikit-learn、TensorFlow 无缝衔接，从数学原型到生产环境一步到位。

# 用 PyMath 求解微分方程并绘图
from sympy import symbols, Function, dsolve, Eq
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = symbols('x')
f = Function('f')
eq = Eq(f(x).diff(x, x) + f(x), sin(x))
sol = dsolve(eq, f(x))
print("解析解:", sol)

# 数值验证
x_vals = np.linspace(0, 10, 100)
y_vals = np.sin(x_vals) # 示例
plt.plot(x_vals, y_vals)
plt.title("PyMath 可视化")
plt.show()

核心能力

  • 符号微积分 & 极限计算
  • 线性代数 & 特征值分解
  • 常微分方程 (ODE) 求解
  • 快速傅里叶变换 (FFT)
  • 概率分布 & 统计检验
  • 交互式 2D/3D 绘图
📦 快速开始 📖 文档
📐 数学可视化演示

内置 Jupyter 支持，交互式探索数学世界。

完整的科学计算生态

PyMath 集成了 Python 数据科学生态中最核心的库，开箱即用。

🔢 NumPy

高性能多维数组与数学函数，一切科学计算的基石。

🧬 SciPy

优化、积分、插值、信号处理、稀疏矩阵等高级算法。

📉 Matplotlib

高度可定制的绘图库，从散点图到三维曲面。

🧮 SymPy

符号数学库，支持公式推导、化简、级数展开。

📊 Pandas

数据处理与分析，轻松处理表格和时间序列。

🤖 scikit-learn

机器学习算法库，与数学工具无缝衔接。

开始你的数学探索

安装 PyMath 环境，即刻拥有完整的 Python 数学工具链。

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