Python 因其強大的科學計算功能而備受歡迎。其中，微積分方程求解是機器學習、量化金融分析等領域的核心，Python 也提供了豐富的微積分方程求解工具。

在 Python 中，利用 scipy 庫提供的 solve_ivp 方法即可求解微分方程。例如，我們有一個一階的微分方程：

dy/dt = y * t

給定初始條件 y(0) = 1，求解 t = 1 時的 y 值。

代碼如下：

from scipy.integrate import solve_ivp
import numpy as np
def equation(t,y):
return y*t
solution = solve_ivp(equation, (0, 1), [1])
print(solution.y[0,-1])

首先導入 scipy.integrate 中的 solve_ivp 方法和 numpy 庫，定義微分方程 equation，并指定方程的初值條件 y(0)=1 和求解區(qū)間 [0, 1]。最后，solve_ivp 方法求解出的 y 值存儲在 solution.y 中，輸出 solution.y[0,-1] 即為所求解 t=1 時的 y 值。

除此之外，Python 還提供了 sympy 庫，該庫提供了符號計算的能力，可以方便地求解微積分方程。例如，求解：

y''(x) + y(x) = 0
y(0) = 0,  y'(0) = 1

的通解：

import sympy as sp
x = sp.Symbol('x')
y = sp.Function('y')(x)
eq = sp.Eq(sp.diff(y,x,2) + y, 0)
sol = sp.dsolve(eq, y)
print(sol.rhs)

首先引入 sympy 的庫，定義變量 x 和函數(shù) y(x)，建立微分方程表達式并利用 dsolve 方法求解出微分方程的通解。最終結果存儲在 sol.rhs 中。

以上即是Python 求解微積分方程的方法，這些 Python 的工具讓求解微積分方程變得十分容易。