Python是一種流行的程序設計語言，它可以應用于許多不同的領域，包括科學計算、Web開發、網絡編程等。在科學計算領域中，Python在一個重要的角色就是求解各種數學問題。其中之一是求解泊松方程。

泊松方程是最常見的二階偏微分方程之一，它包含了很多物理現象，比如電場、溫度場等。在本文中，我們將使用Python來解決二維泊松方程。

import numpy as np
# 定義邊界條件
def bound_cond(x,y):
if x==0 or x==1 or y==0 or y==1:
return 0.0
else:
return np.sin(np.pi*x)*np.sin(np.pi*y)
# 初始化網格
N=50
h=1.0/(N-1)
x=np.linspace(0,1,N)
y=np.linspace(0,1,N)
X,Y=np.meshgrid(x,y)
# 初始化解
U=np.zeros((N,N))
# 設置迭代停止條件
tol=1e-8
err=1.0
it=0
maxit=5000
# 迭代求解
while err>tol and it
在上述代碼中，我們首先定義了邊界條件函數bound_cond，它返回每個網格上的真實邊界條件。然后我們初始化了一個網格，U，大小是(N,N)，并賦值為0。接著我們設置了迭代停止條件，并進行了迭代求解。最后我們輸出了迭代次數和誤差。
我們可以嘗試使用一些不同的邊界條件，或者改變網格密度N，來看看最終結果有何不同。此外，還可以嘗試使用其他求解泊松方程的方法，包括有限元方法、譜方法等。