Python凭借其灵活的语法和丰富的库成为数据科学家和工程师的首选语言之一，同样也可以用于涡度平流计算。

我们可以使用Python包scipy通过计算梯度和偏导数来计算涡度。下面是一个简单示例：

import numpy as np
from scipy import signal

# 定义一个二维数组作为示例数据，表示流体速度
u = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

# 计算x方向梯度
dx = np.array([[-0.5,0,0.5]])

# 计算y方向梯度
dy = np.array([[-0.5],[0],[0.5]])

# 计算x方向偏导数
dudx = signal.convolve2d(u, dx, boundary='symm', mode='same')

# 计算y方向偏导数
dudy = signal.convolve2d(u, dy, boundary='symm', mode='same')

# 计算涡度
vorticity = dudy - dudx

# 打印结果
print(vorticity)

代码中我们定义了一个二维数组u作为示例数据，表示流体速度。我们使用scipy包中的signal模块中的convolve2d函数来计算x方向和y方向的偏导数，最终计算涡度并打印结果。

Python的各种函数和库库使得计算涡度平流变得更加容易和高效。涡度平流是流体动力学和气象学中的重要问题，它的计算和解析对于许多学科和工程领域有着广泛的应用。