在SciPy中進行動態系統分析可以使用scipy.integrate模塊中的odeint函數來求解微分方程組。以下是一個簡單的示例：
import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
import matplotlib.pyplot as plt
# 定義微分方程組
def system(y, t):
dydt = np.zeros_like(y)
dydt[0] = -0.1*y[0] + 0.2*y[1]
dydt[1] = 0.1*y[0] - 0.2*y[1]
return dydt
# 初始條件
y0 = [1.0, 0.0]
# 時間點
t = np.linspace(0, 10, 100)
# 求解微分方程組
sol = odeint(system, y0, t)
# 繪制結果
plt.plot(t, sol[:, 0], label='y1')
plt.plot(t, sol[:, 1], label='y2')
plt.legend()
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Values')
plt.show()
在這個示例中，我們定義了一個簡單的微分方程組，然后使用odeint函數求解該微分方程組，并繪制了結果。您可以根據自己的動態系統模型來修改微分方程組的定義和初始條件，以實現自己的動態系統分析。
