Python 是一種通用編程語言，但它也可以用來處理高等數(shù)學(xué)問題。在 Python 中，我們可以使用 NumPy 和 SciPy 這兩個庫來處理數(shù)學(xué)問題。

import numpy as np
# 創(chuàng)建一個數(shù)組
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 使用 NumPy 求和
print(np.sum(arr))
# 使用 NumPy 計算平均值
print(np.mean(arr))
# 使用 NumPy 計算標準差
print(np.std(arr))

而當我們想要更深入地處理高等數(shù)學(xué)問題時，我們可以使用 SymPy 這個庫。SymPy 可以幫助我們進行符號運算。

import sympy as sp
# 符號變量的定義
x = sp.Symbol('x')
# 微積分
fx = x**2 + 2 * x + 1
print(sp.diff(fx, x)) # 計算一階導(dǎo)數(shù)
print(sp.integrate(fx, x)) # 計算不定積分
# 線性代數(shù)
a = sp.Matrix([[1, 2], [3, 4]])
b = sp.Matrix([[5, 6], [7, 8]])
print(a * b) # 乘法
print(a.inv()) # 求逆矩陣

以上代碼演示了 SymPy 的部分基本功能，但實際上 SymPy 還可以進行更多高等數(shù)學(xué)的處理，如極限、級數(shù)、微分方程等。通過使用 Python 的數(shù)學(xué)庫，我們可以更高效地處理數(shù)學(xué)問題。