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！')
什么？翻译吗？
大致讲一个弹簧振子的简谐运动
图二第一个公式是牛二方程和弹性恢复力的公式 ma=-kx
即
然后就是解二阶线性微分方程
具体的你可以去找找资料
然后解得
其中
A和φ取决于初始条件
（还有这图片真的好糊啊根本看不清楚w）
1. NumpyPython没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
2. Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
3. SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。
4. Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。
5. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。
6. Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
7. Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。
8. Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。更多python技术，推荐关注老男孩教育。
