1. 科学库很全。（引荐进修：Python视频教程）
科学库：numpy，scipy。作图：matplotlib。并行：mpi4py。调试：pdb。
2. 效力高。
假如你能学好numpy（array特征，f2py），那末你代码实行效力不会比fortran，C差太多。但假如你用不好array，那样写出来的顺序效力就只能呵呵了。所以入门后，请肯定花足够多的时候去相识numpy的array类。
3. 易于调试。
pdb是我见过最好的调试东西，没有之一。直接在顺序断点处给你一个截面，这只有文本诠释言语才办到。绝不夸大的说，你用python开辟顺序只需fortran的1/10时候。
4. 其他。
它雄厚而且一致，不像C++的库那末杂（比如linux的种种发行版），python学好numpy就能够做科学盘算了。python的第三方库很全，然则不杂。python基于类的言语特征让它比起fortran等越发轻易规模化开辟。
数值剖析中，龙格－库塔法（Runge-Kutta methods）是用于非线性常微分方程的解的主要的一类隐式或显式迭代法。这些手艺由数学家卡尔·龙格和马丁·威尔海姆·库塔于1900年摆布发现。
龙格-库塔(Runge-Kutta)要领是一种在工程上运用普遍的高精度单步算法，个中包含有名的欧拉法，用于数值求解微分方程。由于此算法精度高，采用步伐对偏差举行抑止，所以其完成道理也较庞杂。
高斯积分是在几率论和一连傅里叶变换等的一致化等盘算中有普遍的运用。在偏差函数的定义中它也涌现。虽然偏差函数没有初等函数，然则高斯积分能够经由过程微积分学的手腕剖析求解。高斯积分（Gaussian integral），偶然也被称为几率积分，是高斯函数的积分。它是依德国数学家兼物理学家卡尔·弗里德里希·高斯之姓氏所定名。
洛伦茨吸引子及其导出的方程组是由爱德华·诺顿·洛伦茨于1963年宣布，最初是宣布在《大气科学杂志》（Journal of the Atmospheric Sciences）杂志的论文《Deterministic Nonperiodic Flow》中提出的，是由大气方程中涌现的对流卷方程简化获得的。
这一洛伦茨模子不只对非线性数学有主要性，关于天气和天气预报来讲也有着主要的寄义。行星和恒星大气可能会表现出多种差别的准周期状况，这些准周期状况虽然是完整肯定的，但却轻易发生突变，看起来似乎是随机变化的，而模子对此征象有明白的表述。
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