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《python科学计算》是2012年在清华大学出版社出版的图书,本书作者是张若愚。 展开全文
《python科学计算》是2012年在清华大学出版社出版的图书,本书作者是张若愚。
信息
作    者
张若愚
定    价
98.00
装    帧
平装
书    名
python科学计算
出版时间
2012-1-1
出版社
清华大学出版社
ISBN
9787302273608
页    数
619
python科学计算内容简介
本书介绍如何用Python开发科学计算的应用程序,除了介绍数值计算之外,还着重介绍如何制作交互式的2D、3D图像,如何设计精巧的程序界面,如何与C语言编写的高速计算程序结合,如何编写声音、图像处理算法等内容。书中涉及的Python扩展库包括NumPy、SciPy、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV等,涉及的应用领域包括数值运算、符号运算、二维图表、三维数据可视化、三维动画演示、图像处理以及界面设计等。书中以大量实例引导读者逐步深入学习,每个实例程序都有详尽的解释,并都能在本书推荐的运行环境中正常运行。此外,本书附有大量的图表和插图,力求减少长篇的理论介绍和公式推导,以便读者通过实例和数据学习并掌握理论知识。
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  • Python 科学计算

    千次阅读 2016-01-28 13:20:46
    Python 科学计算做好在Python2.7的环境下 One way of getting a handle on the scientific computation tools in Python is to take a look at the following online resources 安装python(x,y) 安装前,会...

    安装python(x,y)

    • 安装前,会提示卸载系统现有的Python
    • 安装的时候,选择Select the type of install: Full(完全安装),这样比较省时与方便。
    • 附带安装Python 2
    • Shortcuts:启动各种应用程序
    • Documentation:打开各个软件包的文档
    • About:查看所安装的程序库的版本信息
    • 依次在Spyder、Applications、Interactive consoles中选择none(IDE)、IPython Qt Console、Python,点击界面中”绿色勾”图标的选项,即可开启IPython运行环境

    Sublime 环境配置

    • 将Python27.sublime-build改为
        {
            "cmd": ["C:\\Python27\\Scripts\\ipython.exe", "$file"]
        }

    一个简单的画图,测试能不能输出图形

        import matplotlib.pyplot as plt
        plt.plot([1,2,3,4])
        plt.show()
        print "hello world"

    Numpy:ufunc frompyfunc 矩阵运算

        import numpy as np  # 默认都这样写
        def func(c, c0, hc):
            def trifunc(x):
                x = x - int(x)
                if x >= c:
                    r = 0.0
                elif x < c0:
                    r = x / c0 * hc
                else:
                    r = ((c - x) / (c - c0)) * hc
                return r
            return np.frompyfunc(trifunc, 1, 1)  # 1, 1表示1个输入,1个输出
        x = np.linspace(0, 2, 100)
        #funcs = np.frompyfunc(lambda x:func(x, 0.6, 0.4, 1.0), 1, 1)
        #y = funcs(x)
        y = func(0.6, 0.4, 1.0)(x)
        print y.astype(np.float64)  # 类型转换

    Scipy: 非线性方程组 数值积分 常微分方程组

    Matplotlib Mql_toolkits:图形绘制

    Pandas:数据筛选过滤 字符串操作 散点图 直方图

    SymPy

    展开全文
  • python科学计算

    千次阅读 2016-05-12 14:27:37
    1 软件包的安装和介绍 1.1 安装软件包 1.1.1 安装 和Matlab不同,Python的科学软件包由众多的社区维护和发布,因此要一一将其收集齐安装到你...这里介绍两个科学计算Python合集的下载和安装过程。 Python(x,y)


    1 软件包的安装和介绍

    1.1 安装软件包

    1.1.1 安装

    和Matlab不同,Python的科学软件包由众多的社区维护和发布,因此要一一将其收集齐安装到你的电脑里是一件很费时间的事情。幸好这些工作已经有人帮我们整理好了。只需要下载一个文件,一次安装就能拥有众多的函数库可供使用。

    这里介绍两个科学计算Python合集的下载和安装过程。

    Python(x,y)

    http://www.pythonxy.com 发布的Python(x,y)将近400M,收集了众多的函数库以及文档、教程。并且提供了一个方便的启动界面:

    _images/pythonxy_home.png

    图1.1 Python(x,y)的启动画面

    • Shortcuts:启动各种应用程序
    • Documentation:打开各个软件包的文档
    • About:查看所安装的程序库的版本信息

    Enthought Python Distribution (EPD)

    下载地址:http://www.enthought.com/products/getepd.php EPD是一个商业的Python发行版本,同样包括了众多的科学软件包,而且作为教学使用是免费的,大小约为250M。

    1.1.2 工具

    安装好了之后先看看下面这些常用的工具,在以后的学习过程中会经常用到。

    iPython

    ipython 是一个 python 的交互式 shell,比默认的 python shell 好用得多,支持变量自动补全,自动缩近,支持 bash shell 命令,内置了许多很有用的功能和函数。

    如果你安装了Python(x,y)的话,可以从Python(x,y)的启动界面中运行iPython。

    _images/iPython_start.png


    从下拉选择框中选择你想运行的iPython,然后点击后面的①或者②按钮启动iPython。下拉选择框中的IPython(x,y)、IPython(Qt)、IPython(wxPython)和IPython(mlab)等几个选项都是启动iPython,只不过它们的启动方式不同。而Python选项则只启动单纯的Python Shell。

    选项 参数 含义
    IPython(x,y) -pylab -p xy  
    IPython(Qt) -q4thread  
    IPython(wxPython) -wthread  
    IPython(mlab) -wthread  

    点击①按钮将用一个叫做Console的软件启动Shell,此软件在窗口中显示Shell,并且支持多标签。点击②按钮用Windows自带的Cmd启动Shell。

    如果你用python(x,y)的启动界面通过IPython(x,y)运行iPython的话,那么在iPython打开之后自动运行一个default.py脚本。此脚本缺省执行以下的函数库导入:

    import numpy
    import scipy
    from numpy import *
    

    为了和numpy, scipy等社区的推荐的标准导入方式一致,请点击按钮③,然后在打开的文件夹中添加一个名为numpy.py的文件,编辑此文件,添加以下几行推荐的导入:

    import numpy as np
    import scipy as sp
    import pylab as pl
    

    此后运行IPython(x,y)的时候请记着要选择numpy.py为启动脚本。

    如果要使用pylab,TraitsUI等在shell中和图形界面进行交互的话,需要选择带-wthread参数的选项(-pylab也可以)。图1.3是一个用pylab绘制sin波形图的例子:

    _images/iPython_sample.png

    图1.3 使用IPython交互式地绘制正弦波

    在iPython的交互中可以方便地使用如下功能:

    • 自动补全:输入一部分文字之后按tab键,iPython将列出所有以输入补全信息。
    • 查看文档:输入需要查看文档的函数,然后在后面添加?或者??,?表示查看函数的文档,??表示查看其Python源代码,如果函数不是Python写的,则查看不到。
    • 执行cmd命令:ls-列出当前目录下的所有文件,cd-显示或者更改当前路径
    • 执行Python程序:用run *.py命令,在IPython中运行指定的py文件。如果加-i参数的话,则在IPython的命名空间中执行。也就是说在文件中没有定义名称会直接使用在IPython中的。
    • 执行剪切板中的程序:你可以从本书中复制代码,然后在IPython命令窗口中执行paste命令运行复制的代码。如果执行paste foo的话,将把剪切板中的内容复制到变量foo中。变量foo是一个IPython提供的SList列表类型,它提供了很多操作所复制的内容的方法。
    • 执行系统命令:在要执行的系统名字之前添加一个!号。例如执行!test.py的话,那么将让系统运行test.py文件。和run命令不同的是,test.py完全在另外的进程中运行。

    spyder

    spyder是Python(x,y)的作者为它开发的一个简单的Python开发环境。和其它Python IDE相比它最大的优点就是模仿MATLAB的workspace功能,可以很方便地观察和修改数组的值。

    spyder的项目地址: http://code.google.com/p/spyderlib

    图1.4是spyder的界面截图:

    _images/spyder_01.png

    图1.4 在Spyder中执行图像处理的程序

    图1.5是Workspace的截图,列出了其中的变量名以及类型和大小等信息。鼠标右键可以显示出操作指定变量的菜单:

    Warning

     

    Workspace缺省配置不显示大写字母开头的变量,可以在Workspace菜单中修改这项配置。

    _images/spyder_02.png

    图1.5 使用Workspace查看变量内容

    选择Plot选项,将出现如图1.6所示的绘图窗口:

    _images/spyder_03.png

    图1.6 在Workspace中将数组绘制成曲线图

    如果Edit选项的话,将出现如图1.7所示的编辑器对数组进行操作:

    _images/spyder_04.png

    图1.7 使用数组编辑器查看和编辑数组内容

    1.2 函数库介绍

    Python的科学计算方面的内容由许多库构成,在基础篇中让我们首先来了解一下编写科学计算软件时经常使用的一些库。

    1.2.1 数值计算库

    NumPy为Python提供了快速的多维数组处理的能力,而SciPy则在NumPy基础上添加了众多的科学计算所需的各种工具包,有了这两个库,Python就有几乎和Matlab一样的处理数据和计算的能力了。

    NumPy和SciPy官方网址: http://www.scipy.org

    NumPy为Python带来了真正的多维数组功能,并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都进行数组化,使得这些数学函数能够直接对数组进行操作,将本来需要在Python级别进行的循环,放到C语言的运算中,明显地提高了程序的运算速度。

    SciPy的核心计算部分都是一些久经考验的Fortran数值计算库,例如:

    • 线性代数使用LAPACK库
    • 快速傅立叶变换使用FFTPACK库
    • 常微分方程求解使用ODEPACK库
    • 非线性方程组求解以及最小值求解等使用MINPACK库

    1.2.2 符号计算库

    SymPy是一套进行符号数学运算的Python函数库,虽然它目前还没有到达1.0版本,但是已经足够好用,可以帮助我们进行公式推导,进行符号求解。

    SymPy官方网址: http://code.google.com/p/sympy

    1.2.3 界面设计

    制作界面一直都是一件十分复杂的工作,使用Traits库,你将再也不会在界面设计上耗费大量精力,从而能把注意力集中到如何处理数据上去。

    Traits官方网址: http://code.enthought.com/projects/traits

    Traits库分为Traits和TraitsUI两大部分,Traits为Python添加了类型定义的功能,使用它定义的traits属性具有初始化、校验、代理、事件等诸多功能。

    TraitsUI库基于Traits库,使用MVC结构快速地定义用户界面,在最简单的情况下,你甚至不需要写一句关于界面的代码,就可以通过traits属性定义获得一个可以工作的用户界面。使用TraitsUI库编写的程序自动支持wxPython和pyQt两个经典的界面库。

    1.2.4 绘图与可视化

    Chacomatplotlib是很优秀的2D绘图库,Chaco库和Traits库紧密相连,方便制作动态交互式的图表功能。而matplotlib库则能够快速地绘制精美的图表、以多种格式输出,并且带有简单的3D绘图的功能。

    Chaco官方网址: http://code.enthought.com/projects/chaco

    matplotlib官方网址: http://matplotlib.sourceforge.net

    TVTK库在标准的VTK库之上用Traits库进行封装,如果要在Python下使用VTK,用TVTK是再好不过的选择。Mayavi2则在TVTK的基础上再添加了一套面向应用的方便工具,它既可以单独作为3D可视化程序使用,也可以快速地嵌入到用户的程序中去。

    Mayavi2官方网址: http://code.enthought.com/projects/mayavi

    VTK(Visualization Toolkit)

    视觉化工具函式库(VTK, Visualization Toolkit)是一个开放源码,跨平台、支援平行处理(VTK曾用于处理大小近乎1个Petabyte的资料,其平台为美国Los Alamos国家实验室所有的具1024个处理器之大型系统)的图形应用函式库。2005年实曾被美国陆军研究实验室用于即时模拟俄罗斯制反导弹战车ZSU23-4受到平面波攻击的情形,其计算节点高达2.5兆个之多。 -- 摘自维基百科

    此外,使用Visual库能够快速、方便地制作3D动画演示,使你的数据结果更有说服力。

    Visual官方网址: http://vpython.org

    1.2.5 图像处理和计算机视觉

    OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。OpenCV提供的Python API方便我们快速实现算法,查看结果并且和其它的库进行数据交换。


    1 软件包的安装和介绍

    1.1 安装软件包

    1.1.1 安装

    和Matlab不同,Python的科学软件包由众多的社区维护和发布,因此要一一将其收集齐安装到你的电脑里是一件很费时间的事情。幸好这些工作已经有人帮我们整理好了。只需要下载一个文件,一次安装就能拥有众多的函数库可供使用。

    这里介绍两个科学计算Python合集的下载和安装过程。

    Python(x,y)

    http://www.pythonxy.com 发布的Python(x,y)将近400M,收集了众多的函数库以及文档、教程。并且提供了一个方便的启动界面:

    _images/pythonxy_home.png

    图1.1 Python(x,y)的启动画面

    • Shortcuts:启动各种应用程序
    • Documentation:打开各个软件包的文档
    • About:查看所安装的程序库的版本信息

    Enthought Python Distribution (EPD)

    下载地址:http://www.enthought.com/products/getepd.php EPD是一个商业的Python发行版本,同样包括了众多的科学软件包,而且作为教学使用是免费的,大小约为250M。

    1.1.2 工具

    安装好了之后先看看下面这些常用的工具,在以后的学习过程中会经常用到。

    iPython

    ipython 是一个 python 的交互式 shell,比默认的 python shell 好用得多,支持变量自动补全,自动缩近,支持 bash shell 命令,内置了许多很有用的功能和函数。

    如果你安装了Python(x,y)的话,可以从Python(x,y)的启动界面中运行iPython。

    _images/iPython_start.png

    图1.2 通过Python(x,y) Home启动IPython的各种选项

    从下拉选择框中选择你想运行的iPython,然后点击后面的①或者②按钮启动iPython。下拉选择框中的IPython(x,y)、IPython(Qt)、IPython(wxPython)和IPython(mlab)等几个选项都是启动iPython,只不过它们的启动方式不同。而Python选项则只启动单纯的Python Shell。

    选项 参数 含义
    IPython(x,y) -pylab -p xy  
    IPython(Qt) -q4thread  
    IPython(wxPython) -wthread  
    IPython(mlab) -wthread  

    点击①按钮将用一个叫做Console的软件启动Shell,此软件在窗口中显示Shell,并且支持多标签。点击②按钮用Windows自带的Cmd启动Shell。

    如果你用python(x,y)的启动界面通过IPython(x,y)运行iPython的话,那么在iPython打开之后自动运行一个default.py脚本。此脚本缺省执行以下的函数库导入:

    import numpy
    import scipy
    from numpy import *
    

    为了和numpy, scipy等社区的推荐的标准导入方式一致,请点击按钮③,然后在打开的文件夹中添加一个名为numpy.py的文件,编辑此文件,添加以下几行推荐的导入:

    import numpy as np
    import scipy as sp
    import pylab as pl
    

    此后运行IPython(x,y)的时候请记着要选择numpy.py为启动脚本。

    如果要使用pylab,TraitsUI等在shell中和图形界面进行交互的话,需要选择带-wthread参数的选项(-pylab也可以)。图1.3是一个用pylab绘制sin波形图的例子:

    _images/iPython_sample.png

    图1.3 使用IPython交互式地绘制正弦波

    在iPython的交互中可以方便地使用如下功能:

    • 自动补全:输入一部分文字之后按tab键,iPython将列出所有以输入补全信息。
    • 查看文档:输入需要查看文档的函数,然后在后面添加?或者??,?表示查看函数的文档,??表示查看其Python源代码,如果函数不是Python写的,则查看不到。
    • 执行cmd命令:ls-列出当前目录下的所有文件,cd-显示或者更改当前路径
    • 执行Python程序:用run *.py命令,在IPython中运行指定的py文件。如果加-i参数的话,则在IPython的命名空间中执行。也就是说在文件中没有定义名称会直接使用在IPython中的。
    • 执行剪切板中的程序:你可以从本书中复制代码,然后在IPython命令窗口中执行paste命令运行复制的代码。如果执行paste foo的话,将把剪切板中的内容复制到变量foo中。变量foo是一个IPython提供的SList列表类型,它提供了很多操作所复制的内容的方法。
    • 执行系统命令:在要执行的系统名字之前添加一个!号。例如执行!test.py的话,那么将让系统运行test.py文件。和run命令不同的是,test.py完全在另外的进程中运行。

    spyder

    spyder是Python(x,y)的作者为它开发的一个简单的Python开发环境。和其它Python IDE相比它最大的优点就是模仿MATLAB的workspace功能,可以很方便地观察和修改数组的值。

    spyder的项目地址: http://code.google.com/p/spyderlib

    图1.4是spyder的界面截图:

    _images/spyder_01.png

    图1.4 在Spyder中执行图像处理的程序

    图1.5是Workspace的截图,列出了其中的变量名以及类型和大小等信息。鼠标右键可以显示出操作指定变量的菜单:

    Warning

     

    Workspace缺省配置不显示大写字母开头的变量,可以在Workspace菜单中修改这项配置。

    _images/spyder_02.png

    图1.5 使用Workspace查看变量内容

    选择Plot选项,将出现如图1.6所示的绘图窗口:

    _images/spyder_03.png

    图1.6 在Workspace中将数组绘制成曲线图

    如果Edit选项的话,将出现如图1.7所示的编辑器对数组进行操作:

    _images/spyder_04.png

    图1.7 使用数组编辑器查看和编辑数组内容

    1.2 函数库介绍

    Python的科学计算方面的内容由许多库构成,在基础篇中让我们首先来了解一下编写科学计算软件时经常使用的一些库。

    1.2.1 数值计算库

    NumPy为Python提供了快速的多维数组处理的能力,而SciPy则在NumPy基础上添加了众多的科学计算所需的各种工具包,有了这两个库,Python就有几乎和Matlab一样的处理数据和计算的能力了。

    NumPy和SciPy官方网址: http://www.scipy.org

    NumPy为Python带来了真正的多维数组功能,并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都进行数组化,使得这些数学函数能够直接对数组进行操作,将本来需要在Python级别进行的循环,放到C语言的运算中,明显地提高了程序的运算速度。

    SciPy的核心计算部分都是一些久经考验的Fortran数值计算库,例如:

    • 线性代数使用LAPACK库
    • 快速傅立叶变换使用FFTPACK库
    • 常微分方程求解使用ODEPACK库
    • 非线性方程组求解以及最小值求解等使用MINPACK库

    1.2.2 符号计算库

    SymPy是一套进行符号数学运算的Python函数库,虽然它目前还没有到达1.0版本,但是已经足够好用,可以帮助我们进行公式推导,进行符号求解。

    SymPy官方网址: http://code.google.com/p/sympy

    1.2.3 界面设计

    制作界面一直都是一件十分复杂的工作,使用Traits库,你将再也不会在界面设计上耗费大量精力,从而能把注意力集中到如何处理数据上去。

    Traits官方网址: http://code.enthought.com/projects/traits

    Traits库分为Traits和TraitsUI两大部分,Traits为Python添加了类型定义的功能,使用它定义的traits属性具有初始化、校验、代理、事件等诸多功能。

    TraitsUI库基于Traits库,使用MVC结构快速地定义用户界面,在最简单的情况下,你甚至不需要写一句关于界面的代码,就可以通过traits属性定义获得一个可以工作的用户界面。使用TraitsUI库编写的程序自动支持wxPython和pyQt两个经典的界面库。

    1.2.4 绘图与可视化

    Chacomatplotlib是很优秀的2D绘图库,Chaco库和Traits库紧密相连,方便制作动态交互式的图表功能。而matplotlib库则能够快速地绘制精美的图表、以多种格式输出,并且带有简单的3D绘图的功能。

    Chaco官方网址: http://code.enthought.com/projects/chaco

    matplotlib官方网址: http://matplotlib.sourceforge.net

    TVTK库在标准的VTK库之上用Traits库进行封装,如果要在Python下使用VTK,用TVTK是再好不过的选择。Mayavi2则在TVTK的基础上再添加了一套面向应用的方便工具,它既可以单独作为3D可视化程序使用,也可以快速地嵌入到用户的程序中去。

    Mayavi2官方网址: http://code.enthought.com/projects/mayavi

    VTK(Visualization Toolkit)

    视觉化工具函式库(VTK, Visualization Toolkit)是一个开放源码,跨平台、支援平行处理(VTK曾用于处理大小近乎1个Petabyte的资料,其平台为美国Los Alamos国家实验室所有的具1024个处理器之大型系统)的图形应用函式库。2005年实曾被美国陆军研究实验室用于即时模拟俄罗斯制反导弹战车ZSU23-4受到平面波攻击的情形,其计算节点高达2.5兆个之多。 -- 摘自维基百科

    此外,使用Visual库能够快速、方便地制作3D动画演示,使你的数据结果更有说服力。

    Visual官方网址: http://vpython.org

    1.2.5 图像处理和计算机视觉

    OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。OpenCV提供的Python API方便我们快速实现算法,查看结果并且和其它的库进行数据交换。

    展开全文
  • python科学计算第二版是一本Python语言基础教程,由张若愚编著,小编从...​python科学计算第二版简介:python科学计算(第2版)详细介绍Python科学计算中常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK...

    python科学计算第二版是一本Python语言基础教程,由张若愚编著,小编从网上收集而来,为各位免费提供下载和阅读;本书将使用Python各种扩展库完成数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算速度等任务。

    ​python科学计算第二版简介:

    python科学计算(第2版)详细介绍Python科学计算中常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython,涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等多方面的内容。所附光盘中包含所有章节的Notebook以及便携式运行环境WinPython,以方便读者运行书中所有实例。非常适合于工科高年级本科生、研究生、工程技术人员以及计算机开发人员阅读,也适合阅读过第1版的读者了解各个扩展库的最新进展,进一步深入学习。

    章节目录

    第1章 Python科学计算环境的安装与简介 1

    1.1 Python简介 1

    1.1.1 Python 2还是Python 3 1

    1.1.2 开发环境 2

    1.1.3 集成开发环境(IDE) 5

    1.2 IPython Notebook入门 9

    1.2.1 基本操作 10

    1.2.2 魔法(Magic)命令 12

    1.2.3 Notebook的显示系统 20

    1.2.4 定制IPython Notebook 24

    1.3 扩展库介绍 27

    1.3.1 数值计算库 27

    1.3.2 符号计算库 28

    1.3.3 绘图与可视化 28

    1.3.4 数据处理和分析 29

    1.3.5 界面设计 30

    1.3.6 图像处理和计算机视觉 31

    1.3.7 提高运算速度 31

    第2章 NumPy-快速处理数据 33

    2.1 ndarray对象 33

    2.1.1 创建 34

    2.1.2 元素类型 35

    2.1.3 自动生成数组 37

    2.1.4 存取元素 40

    2.1.5 多维数组 43

    2.1.6 结构数组 47

    2.1.7 内存结构 50

    2.2 ufunc函数 56

    2.2.1 四则运算 58

    2.2.2 比较运算和布尔运算 59

    2.2.3 自定义ufunc函数 61

    2.2.4 广播 62

    2.2.5 ufunc的方法 66

    2.3 多维数组的下标存取 68

    2.3.1 下标对象 68

    2.3.2 整数数组作为下标 70

    2.3.3 一个复杂的例子 72

    2.3.4 布尔数组作为下标 73

    2.4 庞大的函数库 74

    2.4.1 随机数 74

    2.4.2 求和、平均值、方差 77

    2.4.3 大小与排序 81

    2.4.4 统计函数 86

    2.4.5 分段函数 89

    2.4.6 操作多维数组 92

    2.4.7 多项式函数 96

    2.4.8 多项式函数类 98

    2.4.9 各种乘积运算 103

    2.4.10 广义ufunc函数 106

    2.5 实用技巧 110

    2.5.1 动态数组 110

    2.5.2 和其他对象共享内存 112

    2.5.3 与结构数组共享内存 115

    第3章 SciPy-数值计算库 117

    3.1 常数和特殊函数 117

    3.2 拟合与优化-optimize 119

    3.2.1 非线性方程组求解 120

    3.2.2 最小二乘拟合 121

    3.2.3 计算函数局域最小值 125

    3.2.4 计算全域最小值 127

    3.3 线性代数-linalg 128

    3.3.1 解线性方程组 129

    3.3.2 最小二乘解 130

    3.3.3 特征值和特征向量 132

    3.3.4 奇异值分解-SVD 134

    3.4 统计-stats 136

    3.4.1 连续概率分布 136

    3.4.2 离散概率分布 139

    3.4.3 核密度估计 140

    3.4.4 二项分布、泊松分布、伽玛分布 142

    3.4.5 学生t-分布与t检验 147

    3.4.6 卡方分布和卡方检验 151

    3.5 数值积分-integrate 154

    3.5.1 球的体积 154

    3.5.2 解常微分方程组 156

    3.5.3 ode类 157

    3.5.4 信号处理-signal 164

    3.5.5 中值滤波 164

    3.5.6 滤波器设计 165

    3.5.7 连续时间线性系统 167

    3.6 插值-interpolate 172

    3.6.1 一维插值 172

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  • python 科学计算

    千次阅读 2014-03-18 23:54:49
    分享一个介绍科学计算的pdf。

    无意中找到了一个很好的pdf,分享下。


    https://computing.llnl.gov/tutorials/python/sci_python.pdf


    介绍了利用python做科学计算的方方面面。

    展开全文
  • Python科学计算

    2013-11-03 14:30:27
    Python世界的发展日新月异,在本书第一版出版之后,Python在数据处理、科学计算领域又出现了许多新的进展: IPython项目获得了100多万美元的资助,开发进程得到了极大地提升,最近1.0就快要正式发布了,它集成...
  • Python 科学计算基础 (整理)

    千次阅读 2016-07-29 09:35:04
    python 科学计算
  • python 科学计算 发行版 Anaconda安装使用教程

    万次阅读 多人点赞 2016-07-15 14:41:10
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  • Python科学计算库 — Time模块

    千次阅读 2018-11-25 23:03:56
    Python科学计算库 — Time模块 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许谢绝转载! 这是Python 科学计算库的第一篇 — time 模块,即关于时间的模块,本篇主要介绍time 模块的一些常用方法。 1、首先导入time...
  • Python科学计算PDF

    2018-12-19 14:17:00
    Python科学计算(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1VYs9BamMhCnu4rfN6TG5bg 提取码:2zzk 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介 ······ 本书介绍如何用Python...
  • python科学计算之anaconda

    千次阅读 2017-01-11 14:46:09
    本文介绍的anaconda是将python科学计算所需要的模块都编译好,然后打包以发行版的形式供用户使用;其自带的包管理器conda可以安装软件包的多个版本和依赖,而且各个环境可以方便切换。   另外我们可以通过本文来...
  • python科学计算发行版】

    千次阅读 2016-10-27 17:48:04
    python科学计算发行版python是科学计算的有力工具,但在进行计算过程中需要安装很多依赖包,会对使用造成不便,所以总结了一下几个包含丰富科学计算包的python发行版本供参考。
  • 推荐使用Numba加速Python科学计算

    万次阅读 2015-07-02 20:46:23
    因为正在用 Python 写 lattice Boltzmann 的原因,我时不时也会研究 Python 科学计算程序的加速方法。现在为止,陆续尝试过了几个方案,包括 numexpr、Cython 等等,也写了一些博文(1、2)。而这篇文章,则是要作一...
  • python科学计算代码详解

    千次阅读 2018-03-22 17:29:37
    python科学计算代码详解chtx 链接:https://pan.baidu.com/s/1eTspyGgJGirxsglhfmqd9g
  • python科学计算书是用Python开发科学计算的应用程序,除了介绍数值计算之外,还着重介绍如何制作交互式的2D、3D图像,如何设计精巧的程序界面,如何与C语言编写的高速计算程序结合,如何编写声音、图像处理算法等...
  • python科学计算之narray对象

    千次阅读 2017-11-14 11:45:51
    写在前面最近在系统的看一些python科学计算开源包的内容,虽然以前是知道一些的,但都属于零零碎碎的,希望这次能把常用的一些函数、注意项整理下。小白的一些废话,高手请略过^ _ ^。文章中的函数仅仅是为了自己好...
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    千次阅读 2014-06-19 11:14:54
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    千次阅读 2015-05-29 10:46:50
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    万次阅读 2018-05-23 11:50:37
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    千次阅读 2015-09-23 10:31:04
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    http://blog.chinaunix.net/uid-23100982-id-3252291.html在Ubuntu中安装Python科学计算环境 2012-06-24 08:21:22分类: Python/Ruby在Ubuntu下安装Python模块通常可以使用apt-get和pip命令。apt-get命令是Ubuntu...
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    万次阅读 2018-04-25 20:09:35
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