解决包含Dirac delta函数的微分方程的数值解通常需要使用数值方法来近似求解。以下是一个使用有限差分方法来解决这类问题的示例代码：

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint

def dirac_delta(x):
    """Dirac delta函数"""
    return 1 if x == 0 else 0

def dirac_delta_diff_eq(y, t):
    """包含Dirac delta函数的微分方程"""
    dydt = np.zeros_like(y)
    dydt[0] = -2 * dirac_delta(t - 1)
    dydt[1] = y[0]
    return dydt

# 定义时间范围
t = np.linspace(0, 5, 100)

# 定义初始条件
y0 = np.array([0, 0])

# 求解微分方程
sol = odeint(dirac_delta_diff_eq, y0, t)

# 打印结果
print(sol)

在上述代码中，我们首先定义了一个Dirac delta函数 dirac_delta(x)，接下来定义了一个包含Dirac delta函数的微分方程 dirac_delta_diff_eq(y, t)。然后，使用odeint函数来求解微分方程并获得数值解。

需要注意的是，Dirac delta函数是一个在0处为无穷大，在其他点处为0的函数。在数值计算中，我们可以用一个很大的数值来近似表示无穷大。在上述示例代码中，我们将Dirac delta函数的定义简化为一个等于1的函数，仅当t等于1时为1，其他情况为0。

此外，还需要根据具体的微分方程进行适当的修改和调整。以上只是一个示例，实际问题中的微分方程可能更加复杂。因此，根据具体问题的特点，可能需要采用其他数值方法或对代码进行相应的修改。