Python是一种非常受欢迎的编程语言，它的求解边值功能也备受欢迎。毫不夸张地说，Python几乎可以解决所有有限元计算问题，其强大的数学计算能力可以在工程学、地球物理学、化学、生物学等多个领域得到应用。

在Python中，我们可以使用scipy库来求解边值问题。Scipy是一个强大的科学计算库，它包含了很多函数和工具，可以帮助我们轻松处理各种科学计算问题。

我们来看一个求解边值的例子：

    import numpy as np
from scipy.sparse import spdiags
from scipy.sparse import csr_matrix
from scipy.sparse.linalg import spsolve

# 定义边值问题
n = 100
h = 1.0/n
x = np.linspace(h/2, 1-h/2, n)
f = np.sin(4 * np.pi * x)
u_exact = -1/(16*np.pi**2)*np.sin(4*np.pi*x)

# 构建三对角矩阵
main_diag = np.ones(n)*(2./h**2)
off_diag = np.ones(n-1)*(-1./h**2)
A = spdiags([off_diag, main_diag, off_diag], [-1, 0, 1], n, n, format='csr')
A = A.tocsr()

# 求解线性方程组
u = spsolve(A, f)

# 比较精确解与数值解
print("Relative L2-norm error =", 
      np.sqrt(np.sum((u - u_exact)**2))/np.sqrt(np.sum(u_exact**2)))

在上述代码中，我们首先定义了一个求解的问题，即函数f和精确解u_exact。然后，我们使用numpy库生成了一个等距网格，并构建了一个三对角矩阵。最后，我们使用scipy.linalg库中的spsolve函数来求解线性方程组，并比较了数值解和精确解的差距。

Python不仅支持求解线性边值问题，还可以用于求解非线性问题、常微分方程、偏微分方程等各种数学问题。在工程学、地球物理学、化学等领域，Python的应用也非常广泛。

因此，掌握Python编程，特别是掌握Python的数学计算功能，会给我们的工作和研究带来极大的帮助。