在SciPy中进行动态系统分析可以使用scipy.integrate模块中的odeint函数来求解微分方程组。以下是一个简单的示例：
import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义微分方程组
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
# 初始条件
y0 = [1.0, 0.0]
# 时间点
t = np.linspace(0, 10, 100)
# 求解微分方程组
sol = odeint(system, y0, t)
# 绘制结果
plt.plot(t, sol[:, 0], label='y1')
plt.plot(t, sol[:, 1], label='y2')
plt.legend()
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Values')
plt.show()
在这个示例中，我们定义了一个简单的微分方程组，然后使用odeint函数求解该微分方程组，并绘制了结果。您可以根据自己的动态系统模型来修改微分方程组的定义和初始条件，以实现自己的动态系统分析。
