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  • 今天小编就为大家分享一篇关于Python计算库numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
  • #Return the floor of the input a = np.floor(10*np.random.random((3,4))) #print(a) #a.shape ## flatten the array #print(a.ravel()) #a.shape = (6, 2) #print(a) #print(a.T) print(a.resize((2,6))) ...
  • 1.numpyNumPy(Numeric Python)是用Python进行科学计算的基本软件包。 NumPy是Python编程语言的扩展,增加了对大型多维数组和矩阵的支持,以及一个大型的高级数学函数来操作这些数组。NumPy提供了许多高级的数值...

    1.numpy

    NumPy(Numeric Python)是用Python进行科学计算的基本软件包。 NumPy是Python编程语言的扩展,增加了对大型多维数组和矩阵的支持,以及一个大型的高级数学函数库来操作这些数组。NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。

    安装:

    如果你的ubuntu中没有安装python,请首先安装python

    在终端输入以下命令:

    sudo apt-get update

    sudo apt-get install python-numpy

    如果是python3,则将上面的python-numpy换成python3-numpy即可,下面的安装包同理。

    e.g.:

    from numpy import *

    a = arange(12)

    a = a.reshape(3,2,2)

    print a

    Script output:

    [[[0 1]

    [2 3]]

    [[4 5]

    [6 7]]

    [[8 9]

    [10 11]]]

    2.SciPy

    SciPy(发音为“Sigh Pie”)是开放源码的数学,科学和工程软件。 SciPy库依赖于NumPy,它提供了便捷的N维数组操作。 SciPy库构建为与NumPy数组一起工作,并提供了许多用户友好和高效的数值例程,例如用于数值积分和优化的例程。 它们一起运行在所有流行的操作系统上,安装快速且免费。 NumPy和SciPy易于使用,但功能强大,足以受到一些世界领先的科学家和工程师的依赖。 如果您需要在计算机上操纵数字并显示或发布结果,那么Scipy就是这项工作的工具。

    打开终端,输入:

    sudo apt-get update

    sudo apt-get install python-scipy

    3.pandas

    Pandas是一个Python软件包,提供快速,灵活和富有表现力的数据结构,旨在使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。 它旨在成为在Python中进行实际的,真实世界的数据分析的基本高级构件。 另外,它具有更广泛的目标,即成为任何语言中最强大,最灵活的开源数据分析/操作工具。 它已经很好地走向了这个目标。

    pandas非常适合许多不同类型的数据:

    具有异构类型列的表格数据,如在SQL表格或Excel电子表格中。

    有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。

    具有行列标签的任意矩阵数据(均匀类型或异类型)。

    任何其他形式的观测/统计数据集。 数据实际上不需要标记为放置在pandas数据结构中。

    安装:

    sudo apt-get update

    sudo apt-get install python-pandas

    4.matplotlib

    matplotlib是Python编程语言及其NumPy数值数学扩展的绘图库。 它提供了一个面向对象的API,用于将绘图嵌入到使用通用GUI工具包(如wxPython,Qt或GTK +)的应用程序中。 还有一个基于状态机(如OpenGL)的程序“pylab”接口,其设计与MATLAB非常相似。 SciPy使用matplotlib。

    安装:

    sudo apt-get update

    sudo apt-get install python-matplotlib

    5.scikit-learn

    scikit-learn项目是由David Cournapeau编写的Google Summer of Code项目scikits.learn开始的。 它的名字源于它是一个“SciKit”(SciPy工具包)的概念,SciPy工具包是SciPy独立开发和分发的第三方扩展。 最初的代码库后来被其他开发者广泛地重写了。 在各种scikits中,scikit-learn和scikit-image在2012年11月被描述为“维护良好和流行”。

    安装:

    sudo apt-get update

    sudo apt-get install python-sklearn

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  • Python科学计算库-Numpy

    2018-05-25 15:50:18
    代码包含Python科学计算库-Numpy的基础语法、应用等,通俗易懂,内附练习题和答案,可快速上手
  • python 科学计算电子书 及三方 six matplotlib pyparsing
  • Python科学计算库

    2019-04-20 21:04:00
     (1)numpy介绍:科学计算包,支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数、矢量运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合  np.array([1,2,3])列表转换为数组;np.array...

    一.numpy库和matplotlib库的学习

      (1)numpy库介绍:科学计算包,支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合

          np.array([1,2,3])列表转换为数组;np.array((1,2,3))元组转换为数组; np.array(range(5))把range对象转换为数组;np.arange(8)类似于内置的range()函数

          np.linspace(0,10,11,endpoint = False)等差数组不包含终点

     

      (2)matplotlib库介绍:是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包,如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口(API)。此外,matplotlib还有一个基于图像处理库(如开放图形库OpenGL)的pylab接口,其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用。SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。

    二.两个库的结合使用实例

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib
    
    matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' #设置默认字体
    matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #设置默认字体
    labels = np.array(['第一周','第二周','第三周','第四周','第五周','第六周','第七周']) #
    nAttr = 7 #边数
    data = np.array([0,100,90,100,110,80,100]) #数据值
    angles = np.linspace(0,2*np.pi,nAttr,endpoint=False) #角度设置,0-2PI,分隔7次
    data = np.concatenate((data,[data[0]]))  #将数据和角度的数组首尾闭合,便于用plot函数绘制
    angles = np.concatenate((angles,[angles[0]]))
    fig = plt.figure(facecolor="pink")   #图形外的周边颜色
    plt.subplot(111,polar=True)    #建立极坐标系的子分区
    plt.plot(angles,data,'bo-',color='g',linewidth=2) #按照角度和数据画出不规则多边形
    plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25)  #填充颜色
    plt.thetagrids(angles*180/np.pi,labels)  #设置标签例如第X周
    plt.figtext(0.52,0.95,'孔明最帅',ha='center') #设置标题
    plt.grid(True)
    plt.savefig('dota_radar.JPG')
    plt.show()

    效果图:

    转载于:https://www.cnblogs.com/abing123/p/10742715.html

    展开全文
  • python科学计算库SciPy

    2019-12-25 13:44:08
    python在科学计算领域有三个非常受欢迎库,numpy...numpy是一个高性能的多维数组的计算库,SciPy是构建在numpy的基础之上的,它提供了许多的操作numpy的数组的函数。SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计...

    SciPy完整的教程https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/index.html

     python在科学计算领域有三个非常受欢迎库,numpy、SciPy、matplotlib。numpy是一个高性能的多维数组的计算库,SciPy是构建在numpy的基础之上的,它提供了许多的操作numpy的数组的函数。SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的python工具包,它包括了统计、优化、整合以及线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像图例,常微分方差的求解等。

    一、SciPy教程

    1. 介绍
    2. 基本功能
    3. 特殊功能(scipy.special)
    4. 整合(scipy.integrate)
    5. 优化(scipy.optimize)
    6. 插值(scipy.interpolate)
    7. 傅立叶变换(scipy.fftpack)
    8. 信号处理(scipy.signal)
    9. 线性代数(scipy.linalg)
    10. ARPACK的稀疏特征值问题
    11. 压缩稀疏图例程(scipy.sparse.csgraph)
    12. 空间数据结构和算法(scipy.spatial)
    13. 统计数据(scipy.stats)
    14. 多维图像处理(scipy.ndimage)
    15. 文件IO(scipy.io)


    二、API参考

    所有函数和类的确切API,由docstrings给出。 API记录了所有函数的预期类型和允许的功能,以及算法可用的所有参数。

    1. 集群包(scipy.cluster)
    2. 常数(scipy.constants)
    3. 离散傅立叶变换(scipy.fftpack)
    4. 集成和ODE(scipy.integrate)
    5. 插值(scipy.interpolate)
    6. 输入和输出(scipy.io)
    7. 线性代数(scipy.linalg)
    8. 杂项例程(scipy.misc)
    9. 多维图像处理(scipy.ndimage)
    10. 正交距离回归(scipy.odr)
    11. 优化和根查找(scipy.optimize)
    12. 信号处理(scipy.signal)
    13. 稀疏矩阵(scipy.sparse)
    14. 稀疏线性代数(scipy.sparse.linalg)
    15. 压缩稀疏图例程(scipy.sparse.csgraph)
    16. 空间算法和数据结构(scipy.spatial)
    17. 特殊功能(scipy.special)
    18. 统计函数(scipy.stats)
    19. 掩码数组的统计函数(scipy.stats.mstats)
    20. 低级回调函数
    展开全文

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