精华内容
下载资源
问答
  • python数学计算
    千次阅读
    2020-03-07 14:10:32
    作用备注
    NumPy数值计算ndarray、矩阵
    Scipy科学计算傅立叶变换、信号处理、稀疏矩阵
    Matplotlib画图

    plot、scatter、bar

    Pandas数据分析Series、DataFrame
    Scikit-learn机器学习库决策树、朴素贝叶斯
    TensorFlow深度学习 
    PyTorch深度学习 

    NumPy

    NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用, 这种组合广泛用于替代 MatLab,是一个强大的科学计算环境,有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。

    SciPy

    SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包,可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵,使Numpy和Scipy协同工作,高效解决问题。

    Matplotlib

    Matplotlib 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)。

    Pandas

    Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。pandas 最有趣的地方在于里面隐藏了很多包。它是一个核心包,里面有很多其他包的功能。这点很棒,因为你只需要使用 pandas 就可以完成工作。pandas 相当于 python 中 excel:它使用表(也就是 dataframe),能在数据上做各种变换,但还有其他很多功能。

    Scikit-learn

    对Python语言有所了解的科研人员可能都知道SciPy——一个开源的基于Python的科学计算工具包。基于SciPy,目前开发者们针对不同的应用领域已经发展出了为数众多的分支版本,它们被统一称为Scikits,即SciPy工具包的意思。而在这些分支版本中,最有名,也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn。Scikit-learn项目最早由数据科学家David Cournapeau 在2007 年发起,需要NumPy和SciPy等其他包的支持,是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。

    PyTorch

    PyTorch和TensorFlow的强大之处就不用说了,现在在深度学习领域,两者基本是平分天下。

     

    更多相关内容
  • Python数学计算库scipy介绍

    千次阅读 2022-04-23 12:53:53
    Scipy介绍 scipy是一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域,它是基于numpy的科学计算库。 主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解...

    Scipy介绍

    在这里插入图片描述
    scipy是一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域,它是基于numpy的科学计算库。

    主要包含了统计学最优化线性代数积分傅里叶变换信号处理图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算

    scipy模块介绍

    scipy主要通过下面这些包来实现数学算法科学计算,后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的

    • cluster:包含聚类算法
    • constants:物理和数学上的一些常数
    • fftpack:快速傅里叶变换
    • integrate:积分和常微分方程的求解
    • interpolate:插值和平滑的样条函数
    • io:输入和输出
    • linalg:线性代数
    • ndimage:N维的图像处理
    • ord:回归正交距离
    • optimize:优化和寻根方程
    • signal:信号处理
    • sparse:稀疏矩阵
    • spatial:空间数据结构和算法
    • special:特殊的函数
    • stats:统计分布和函数

    scipy的相关资料

    展开全文
  • python数学与科学计算书籍介绍(2022.02.10)A.pdf
  • python数学与科学计算书籍介绍(2021.09.09).pdf
  • Python数学计算之基础计算

    千次阅读 2021-01-13 07:48:12
    摘要(Abstract)本文介绍使用Python来做数学计算,在学习和工作中,经常会遇到一些数学计算的问题。一般人会使用计算器软件,不得不说,计算器太难用了。专业人士可能会使用更强大的工具,如Matlab,但这种重量级工具...

    摘要(Abstract)

    本文介绍使用Python来做数学计算,在学习和工作中,经常会遇到一些数学计算的问题。一般人会使用计算器软件,不得不说,计算器太难用了。专业人士可能会使用更强大的工具,如Matlab,但这种重量级工具有时可能并不适用。本文打算使用一个轻量级的工具Python来做计算。准确来说Python并不是一个数学工具,而是一种编程语言。Python提供了很多数学库,利用Python和这些库可以做很多数学计算。

    本文不是编程语言的教程,更像是一个工具的使用教程,阅读本文不需要有程序设计基础,当然,需要一点数学基础(比如加减乘除)。本文适合任何想找一个计算工具的人学习和参考。

    本文将以实例讲解各种用法。

    安装Python(Installation)

    Python官方网站提供下载,完全免费使用。Python目前有Python 2和Python 3两个版本,两个版本有一些语法差别,对于本文来说,几乎没有区别,推荐使用Python 3。在Download界面找到系统对应的版本下载(我的版本是Mac OS X 64-bit/32-bit installer),双击直接安装。安装好后,找到程序IDLE,启动IDLE就可开始写Python程序了。

    提示1:Mac OS和大部分版本Linux系统自带Python运行环境,可以不用安装。当然,也可升级成最新版本。Windows需要自行安装。

    提示2:也可以安装Sublime Text编辑器,再安装Sublime REPL插件。本人现在使用这种方案,写Python程序非常方便。

    展开全文
  • Python中的数学运算

    千次阅读 2022-03-16 20:06:47
    张量(数组)之间的+、-、*、/,在python支持自动Broadcast机制。不过不是所有的张量之间都支持,需要进行普适性判断 Broadcasting普适性判断: 首先将两个shape靠右对齐, 对于长度为1的维度,默认这个数据普遍适合...

    一、加减乘除运算

    1. 张量(数组)之间的+、-、*、/,在python支持自动Broadcast机制。不过不是所有的张量之间都支持,需要进行普适性判断
      Broadcasting普适性判断:
      首先将两个shape靠右对齐,
      对于长度为1的维度,默认这个数据普遍适合于当前维度的其他位置;
      对于不存在的维度,则在增加新维度后默认当前数据也是普适于新维度的,从而可以扩展为更多维度数、任意长度的张量形状。
      若对齐之后shape对应维度的值都大于1且不相等,则不满足。例如:
    a.shape:(2,32,32,4),b.shape:(2,1,32,4),c.shape:(2,32,4),d.shape:(2,32,32,2)
    a*b满足普适性 b会自动扩展为(2,32,32,4)
    a*c不满足普适性
    a*d不满足普适性
    
    1. 张量之间的加减乘除运算要求张量维度一样或者满足普适性原则(自动扩展后维度一样)
    2. 张量之间的加减乘除运算都是逐元素的,满足交换律
    import numpu as np   
    a = np.array([1,2,3]) 
    b = np.array([2,2,3])
    a*b:array([2, 4, 9])
    b*a:array([2, 4, 9])
    
    1. 可以通过np.sum和运算符*实现向量投影
    a = np.array([1,2,3]) 
    b = np.array([2,2,3])
    c = np.sum(a*b,0)/np.linalg.norm(b) # 向量a在向量b上的投影
    
    1. 可以通过np.sum和运算符*实现类似np.dot的效果,例如将多组向量批量旋转到世界坐标系
    # dirs 是相机坐标系的多组向量构成的,dirs.shape:(1024,1024,3),即1024*1024组方向向量
    # c2w 是由相机坐标系变换到世界坐标系的矩阵(视图矩阵的逆矩阵)
    # c2w[:3, :3] 是视图矩阵中旋转矩阵的转置
    world_dirs = np.sum(dirs[..., np.newaxis, :] * c2w[:3, :3], -1)
    # 以上代码实现效果类似于c2w@dirs,但由于dirs.shape是(1024,1024,3),虽然意义上是1024*1024组方向向量
    # 但实际存储是将dirs作为多维数组
    # 所以c2w@dirs(属于下面⑤):(3,3)X(1024,1024,3)不满足普适性,不能用矩阵乘法
    

    二、矩阵相乘运算

    1. 方式:可以通过@运算符;可以通过np.dot;可以通过tf.mutmul函数
    2. 通过上述方式进行运算时,若两个张量均是二维矩阵则即是普通的矩阵乘法,而其他类型有所不同,具体如下:
      np.dot(a,b)
      ①如果a、b均是1维数组,则为向量内积
      ②如果a、b均是2维数组,则均为矩阵乘法
      ③如果a或b是标量,则与上述运算符*相同
      ④如果a是N(>=2)维数组,b是1维数组,进行运算时,会首先将后面一项进行自动转置操作并将1维数组自动转换为矩阵,之后再进行矩阵乘法运算,最后结果还原成N阶向量
      注意不满足交换律,np.dot(a,b)和np.dot(b,a)结果都是N阶向量,但向量元素值不一样
      注意,在numpy中,若b.shape:(3,1)则代表b是一维矩阵,与向量不同,若此时a@b则属于第二类,是矩阵乘法,结果为(N,1)的矩阵
      ⑤如果a是N(N>2)维数组,b是M(M>=2)维数组,则采用批量方式,选择a和b的最后两个维度进行矩阵相乘,前面所有的维度都视作Batch维度。
      根据矩阵相乘的定义,𝑨和𝑩能够矩阵相乘的条件是:
      a的倒数第一个维度长度(列)和b的倒数第二个维度长度(行)必须相等
      示例:
    import numpy as np
     
    x = np.array([[1, 2, 3],
       			  [3, 4, 4],
       			  [0, 1, 1]])
    y = np.array([1, 2, 3])
    # x.shape:(3,3);y.shape:(1,3) => (3,1);矩阵乘法:(3,3)X(3,1) => (3,1) = >(3,)
    result1 = np.dot(x, y) # 1×1 + 2×2 + 3×3 = 14(result1的第一个元素)
    # x.shape:(3,3);y.shape:(1,3);矩阵乘法:(1,3)X(3,3) => (1,3) = >(3,)
    result2 = np.dot(y, x) # 1×1 + 2×3 + 3×0 = 7 (result2的第一个元素)
    
    a = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10],[11,12]]])
    b = np.array([[1,2],[3,4]])
    # a.shape:(3,2,2);b.shape:(2,2);矩阵乘法:(2,2)X(2,2) => (2,2)
    # result.shape:(3,2,2)
    result3 = np.dot(a,b) # a的一个batch为[[1,2],[3,4]]
    
    1. 矩阵相乘同样自动支持Broadcast机制,但是普适性判断有点不同,两个shape的最后两个维度只需满足矩阵相乘的条件即可,而其他维度规则不变。

    PS:建议不要将运算和点乘、叉乘的名称对应起来,向量的点乘、叉乘和矩阵的点乘、叉乘不一样,很绕。。。

    参考

    [1]np.dot()函数的用法详解
    [2]向量和矩阵的点乘和叉乘
    [3]Python 矩阵与矩阵以及矩阵与向量的乘法
    [4]Tensorflow深度学习

    展开全文
  • 主要介绍了Python编程中基本的数学计算使用,其中重点讲了除法运算及相关division模块的使用,需要的朋友可以参考下
  • Python数学公式计算

    千次阅读 2021-02-09 23:25:35
    在 在python代码中,一个函数实际上应该足以将所有需要的东西推送到堆栈中。为了实现一个基本的实现,您可以简单地检查所有不同的操作符情况并执行任何需要的操作。如果提供的运算符中没有一个与当前元素匹配,则...
  • Python数学计算,编程练习题实例一

    千次阅读 2018-09-11 22:35:34
    接下来我会在知乎连续出一百道计算题,练练算法 希望有意学习Python的同学可以加我微信(lijinwen1996329)一起学习 最近新建一个Python群,已经有好几个知乎朋友加进来了 Python练习题问题如下: 简述:这里有...
  • 提供了一些基础的计算功能,除了常用的数学函数如三角函数、幂函数等,还包括各种取整函数:math模块详解 复数运算模块cmath 即基础的复数运算包,和math有很多同名函数,但math中的函数没法进行复数计算。在python...
  • python数学函数篇

    千次阅读 2020-11-24 11:25:00
    2) divmod(4,3):(1, 1) divmod(3,3):(1, 0) divmod(2,3):(0, 2) divmod(1,3):(0, 1) divmod(0,3):(0, 0) 3、sum()函数--求和计算 功能:sum()函数对列表、元组或集合等序列进行求和计算 语法:sum(iterable,start) ...
  • 快速掌握python编程技术,重点介绍python科学计算法的优越性能
  • Python】用Python来训练数学计算数学计算很重要,今天我们就来实现用Python结合random库来进行数学计算的练习。 那么我们要怎么做到呢?一起来看代码 # By Forty / Three % Two import random right = 0 # ...
  • Python中常用的数学运算函数: 函数名 功能说明 示例 abs() 返回参数的绝对值 abs (-2)、 abs (3.77) divmod() 返回两个数值的商和余数 divmod (10,3) max () 返回可迭代对象的元素的最大值或者所有参数...
  • Python数学编程:如何计算整数因子
  • 财务数学脚本 方便财务数学计算Python脚本
  • python浮点数计算误差问题

    千次阅读 2020-09-18 15:33:01
    python精确计算python中浮点数计算是不精确的的,想要精确计算浮点数,需要调用decimal这个模块 decimal是十进制类型 decimal.Decimal(x) #x可以是一个整数或字符串,但不能是浮点数 import decimal a = ...
  • Python是一种通用语言。它被解释运行,是动态类型语言,并且非常适合交互工作和快速实现原型,然而又足够强大用来写大型应用。 NumPy是一个定义了数值数组和矩阵类型和它们的基本运算的语言扩展。 SciPy是另一种...
  • 复杂网络计算程序,获得commucabilitysp
  • 基于强化学习的三子棋程序,通过学习,人机对战时电脑可立于不败之地。
  • The timetable problem is NP complete
  • 神经网络正则化样例;正则化(regularization),是指在线性代数理论中,不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的,而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。
  • 主要介绍了Python中的数字类型及基本的数学计算,与其他语言一样,除法相对复杂些,不过本文并未就此深入,需要的朋友可以参考下
  • 主要介绍了Python简单计算数组元素平均值的方法,涉及Python简单数组遍历与数学运算相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
  • 计算GPA,规则为4.0版,免去了自己一个个算的麻烦,还可以做一些规划。
  • An implementation of the Thue Morse sequenceThe add-on simply iterates through x y & zIt can also be modified slightly (simply uncomment some codeto calculate the thue morse constant or sequence.
  • 立体几何打包程序源代码,主要用于有限元软件建模过程中由离散几何到实体的过程的代码
  • 根据电磁参数
  • python中的数学运算

    千次阅读 2019-03-31 16:35:13
    数学运算: 1.加减乘除,整除,取余 a = 5 b = 7 print("a + b =",a+b) print("a - b =",a-b) print("a * b =",a*b) print("a / b =",a/b) 整除与取余: #整除: print("a//b =",a//b) #取余: print("a%b =",a%b) ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 162,034
精华内容 64,813
关键字:

python数学计算

友情链接: 73863889.zip