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  • 提到Python编程语言,大家就会想编程语言肯定会涉及到的就是代码,很多人看到那满屏的英文字母就头疼,觉得自己不会英语,肯定学不好Python,但是不会英语到底能不能够学习Python呢,下面小编给大家分析分析。...

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    提到Python编程语言,大家就会想编程语言肯定会涉及到的就是代码,很多人看到那满屏的英文字母就头疼,觉得自己不会英语,肯定学不好Python,但是不会英语到底能不能够学习Python呢,下面小编给大家分析分析。

    其实各位想要学习Python的小伙伴,不必过多的担心自己的英语问题,因为Python的语法相对来说很简单,关键字相对较少,只有30个左右,还是比较简单的英语单词。

    所以不可能因为英语导致学不会Python,只要你想学,英语都绝不会是你Python学习道路上甚至是编程学习道路上的绊脚石。

    而且现在电脑上的在线翻译工具都可以拿来用,不会的单词不认识的代码可以随时查询,所以大家可以放心,Python不懂英语也能够学。

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    Python对数学 英语方面的要求并不是很高,基本上初中级别的知识就够用了。在以后的实战中慢慢增长积累知识点就可以了。每天都要学一些,循序渐进,不要想着一口吃个胖子。

    学Python需要什么基础?

    关于学习Python开发需要什么基础的问题朋友们也不需要担心,就算没基础也是也可学的,Python基础入门的学习门槛是比较低的,数学不好,英语不好,甚至完全零基础都没关系的,只要你下定决心要学好,那么学成只是时间问题。

    以上就是对学习Python问题的简单介绍,希望可以帮到想要学习Python技术开发的朋友们。

    对于初学者想更轻松的学好Python开发,爬虫技术,Python数据分析,人工智能等技术,这里也给大家准备了一套系统教学资源,加Python技术学习教程qq裙:245345507,免费领取。学习过程中有疑问,群里有专业的老司机免费答疑解惑!

    PS:如果觉得本篇文章对您有所帮助,欢迎关注、订阅!帮忙点个 再看 转发一下 分享出去

    *声明:本文于网络整理,版权归原作者所有,如来源信息有误或侵犯权益,请联系我们删除或授权事宜。

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  • 傅里叶变换在科学计算、图像处理、信号等方面有着广泛的应用,也是作为一个进阶的程序员所必须要了解的。...我整理出几篇笔记,**以Python实现为主,不考虑太多数学公式**,方便自己,也方便大家自学

    关键词:复数,欧拉公式,正弦波,复数正弦波

    概述

    傅里叶变换在科学计算、图像处理、信号等方面有着广泛的应用,也是作为一个进阶的程序员所必须要了解的。傅里叶变换听起来非常复杂,但实际上在计算机上实现和理解都非常简单。

    我整理出几篇笔记,以Python实现为主,不考虑太多数学公式,方便自己,也方便大家自学。

    注:早期的科学科学计算大多数都是MATLAB实现的,所以国内外很多课程代码都是MATLAB实现的。本着“人生苦短,我学Python”的精神,这篇文章中的所有代码都是Python实现的,看起来也要方便一些。

    我整理出了一个顺序:

    - (一)准备篇 Python和数学基础

    • (二)画图篇 傅里叶变换 DFT
    • (三)进阶篇 快速傅里叶变换 FFT

    去逐步的理解和学习~

    一些必要条件

    首先,你必须要知道什么是数学意义上的“傅里叶变换”
    在此笔者推荐一篇文章↓↓↓
    傅里叶分析之掐死教程(完整版)——知乎专栏
    如果你不愿意看文章,那你可以看B站上李永乐老师的科普视频
    傅立叶变换如何理解?美颜和变声都是什么原理?——bilibili
    如果你已经具备了一些基础知识,那么我们可以看下面这张图再回顾一下(可以跳过)
    在这里插入图片描述
    其次,你需要有Python环境,以及安装一些必要的库:

    numpy,pandas,scipy,matplotlib

    • numpy 封装了常用的科学计算,比如傅里叶变换/高斯消元/三角函数
      numpy中还提供了重要的数据结构ndarray
    • pandas 重要的数据结构DateFrame
    • scipy 科学计算库 Gamma/Comb
    • matplotlib 主流的数据可视化的包

    一般来讲,Python中,采用numpy+matplotlab就能够代替MATLAB
    matlplotlab能够帮助我们画出各种各样的数学图表,学好它是非常重要的。

    因为Python语法非常简单,第三方库众多,我们可以边学边做,这样效率会比较高。在此↓↓↓也附上一片简单易懂的Python教程(包括numpy和matplotlab的使用)

    Python基础教程(有目录、有标签)

    学傅里叶变换前,还需要一定的《线性代数》基础,因为快速傅里叶变换,需要将所有的复数正弦波放入到矩阵中,对矩阵进行处理
    如果比较了解《数据结构》中矩阵和稀疏矩阵的知识,学习起来也没有什么难度。

    进入正题

    傅里叶想做的事:时域信号转化为频域信号
    傅里叶在数学上做的事:复数正弦波与复数点积=傅里叶系数
    所以复数、欧拉公式、正弦波、复数正弦波是重要的基础部分。

    复数

    复数是在实数的基础进行的拓展,有实部(real)+虚部(imag)

    复数简单介绍

    Python中自带complex()来处理复数问题

    class complex(real, imag)
    

    欧拉公式

    欧拉公式,也被称作最美的公式,用泰勒展开可以推到,有兴趣的同学可以去了解一下,我们关注一个重要的结论:无论k取何值,都在一个单位圆上。
    换言之,k代表的是线段与正实数轴的夹角,k的取值与线段长度无关。

    在后续的学习中,我们可以做这样一个转换(现在可以忽略这段话)

    距离——振幅/能量
    与正实数轴的夹角——相位

    最终,我们会发现:在复数范围内做变换,距离——振幅/能量是我们要的结果,夹角——相位 的变化不影响结果。这也是我们为什么要在复数范围内做傅里叶变换的原因。
    欧拉公式描述
    下面我们在Python去看一下欧拉公式

    我们先要import相关的包

    import numpy as np
    import math
    import matplotlib.pyplot as plt
    

    我们再定义欧拉公式中的k,k可以为全体实数
    接下来我们定义欧拉公式的左边,构造e^ik
    (调用numpy中封装好的exp(),意思是 构造以e为底的指数函数)

    #k(any real number)
    k=100
    #Euler‘s notation
    euler=np.exp(1j*k)
    

    然后,我们把欧拉公式等号右边的部分画出来,cos(k)+i*sin(k)
    这里在图上体现出的应该是一个点
    (这个点必然会在一个单位圆上)

    #plot dot
    plt.plot(np.cos(k),np.sin(k),'ro')
    

    我们画完了欧拉公式等号右边代表的某个点
    我们就来画一个单位元,来验证下,
    是否k去任意实数,都必然在单位圆上

    #drwa unit circle for reference
    x=np.linspace(-np.pi,np.pi,num=100)
    y=np.linspace(-10,10,num=1000)
    plt.plot(np.cos(x),np.sin(x))
    

    我们再做一些画图的其他工作,把标签添加到上面
    (此处的代码不写也是可以的)

    # some plotting touch-ups
    plt.axis('square')
    plt.xlabel('Real axis')
    plt.ylabel('Imaginary axis')
    

    最后我们调用show函数,把它展示出来:

    plt.show()
    

    我们来看一下这张图:
    在这里插入图片描述
    当然,k的取值是任意的,但是这个红点(欧拉公式上的解的一点)必然会在这个单位圆上。

    正弦波

    正弦波,我们在数学/物理上都学过,我们脑海中也都有印象,就是sin函数。
    下面我们尝试在Python中去实现一下。

    首先,我们import相应的数学和绘图包

    import numpy as np
    import math
    import matplotlib.pyplot as plt
    

    接下来,我们需要设置一些模拟的参数(这里的代码现在可以不必理解)
    这里其实并不是正弦波的参数
    我们都知道,计算机中的数学是离散的
    但是我们画的sin函数是连续的曲线
    我们就需要一些手段,用离散的方法(足够密集)来表示连续的变量

    #simulation paramenters
    srate =500;     #频率/frequency
    time=np.arange(0.,2.,1./srate)      #time in second
    

    我们开始最重要的部分,设置正弦波的参数
    正弦波:asin(2πft+θ) 参数:频率/相位/能量

    #sine wave param.eters
    freq=3; #频率
    ampl=2; #能量
    phas=np.pi/3;   #相位
    

    正弦波函数

    #generate the sine wave
    sinewave=ampl*np.sin(2*np.pi*freq*time+phas)
    

    最后,我们把图像画出来
    注:这里grid()函数是画网格用的,True会在图像中显示网格

    plt.plot(time,sinewave,'k')
    plt.xlabel('Time(sec.)')
    plt.ylabel('Amplitude(a.u.)')
    plt.grid(True)
    plt.show()
    

    把代码在Python中合并就可以画出图像了
    我们也可以调整一些参数,去看看图像变化的样子
    正弦波图片描述

    复数正弦波

    正弦波公式中,有一个很烦的东西,就是相位。相信我们在物理中都遇到过,如果我们把相位移动一点,信号就会产生变化,但其实这个变化,我们从频域信号的角度看意义不大。
    如果我们在附属范围内,对正弦波进行运算,就可以规避掉相位的问题,相位代表角度,角度在复平面内,并不影响复数的长度(振幅)
    因此,复数正弦波的想法油然而生。
    正弦波与复数正弦波

    我们把正弦波作为参数,带入到欧拉公式中,也就形成了复数正弦波
    换言之,实数正弦波+虚数正弦波=复数正弦波

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    由于篇幅所限,一篇文章太多内容不便于理解。

    我贴出Python绘制的,二维和三维复数正弦波的理解,我们可以先从不同的角度,比如实数轴和虚数轴,实数轴和时间,或是3D的角度,进行一些观察和思考。

    下一篇文章中,我们再探讨复数正弦波和傅里叶变换的有关内容。

    最后的话

    1.Jupter
    网上许多示例代码,(尤其是外国的教程),许多都是在Jupter Notebook(IPython notebook)下编写的。这也是一个非常好的Python学习环境。但是,如果你和我一样,喜欢在本地Python环境中编写代码,这里我也提供一种.ipynb文件转换为.py文件的方法:

    #会在当前目录自动生成.py文件
    jupyter nbconvert --to script 文件名.ipynb
    

    2.结束语
    文章中主要内容,笔记,代码,图像都是我一点点敲出来的,在这方面,我也是个初学者,如果你喜欢我的文章或有任何指教,欢迎在下面评论或联系我!

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  • python3自学之路-笔记10_常用的数学操作详解 一段代码说明一切: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # Author: DaShenHan&道长-----先苦后甜,任凭晚风拂柳颜------ # Date : 2019/3/11 ...

     python3自学之路-笔记10_常用的数学操作详解

    一段代码说明一切:

     

    #!/usr/bin/env python3
    # -*- coding: utf-8 -*-
    # Author: DaShenHan&道长-----先苦后甜,任凭晚风拂柳颜------
    # Date  : 2019/3/11
    import math
    
    num = -10
    print(abs(num))  # 绝对值
    print(max(1, 2, 3, 4, 5, 6))  # 最大值
    print(min(1, 2, 3, 4, 5, 6))  # 最小值
    print(round(3.1415926, 5))  # 四舍五入第二个位数为保留的位数
    print(pow(2,5))#2的5次方
    print(2**5)
    
    import math
    print(math.ceil(5.26))#上取整
    print(math.floor(5.34))#下取整
    print(math.sqrt(9))#开方
    print(math.log(10,2))#2为底10的对数

     

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  • 关于Python这门语言,是大家公认简单易学、容易上手的编程语言,现在学习Python技术的人变得越来越多了,但是对于学习Python开发需要怎样的条件了解的人并不是很多,学习Python,英文和数学基础真的很重要吗?...

    关于Python这门语言,是大家公认简单易学、容易上手的编程语言,现在学习Python技术的人变得越来越多了,但是对于学习Python开发需要怎样的条件了解的人并不是很多,学习Python,英文和数学基础真的很重要吗?学习Python需要什么基础?

    首先为大家介绍一下Python,Python是自由的软件,源代码和解释器cPython都遵循GPL协议,Python语法简单清晰,有一个非常独特的优势就是强制用空白符作为语句缩进。

    Python具备丰富和强大的库,被大家称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块轻松的链接在一起,使用Python快速生成程序的原型,用更合适的语言改写,比如说3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,可以用C进行撰写,然后利用Python调用扩展类库。

    那么Python学习数学英文基础重要吗?其实对于关注这个问题的朋友们来说,完全是不用太多担心的,当我们参加Python培训班的时候,首先都是从基础开始学习的,关于Python基础教程数学英语方面是没有太高要求的,基本初入门就可以了。在以后的实践中即便基础不是很好,我们也可以慢慢积累知识点,掌握更多的知识,循序渐进的过程,可以让你更好的掌握好Python。

    学习Python需要具备什么基础?对于这个问题大家也不需要太多的担心,其实即便是没有任何基础的情况下也是可以学习的,Python基础入门门槛是非常低的,数学不好、英文不好,都不用太过于担心,Python完全可以0基础入门学习,只要你下定了决心,愿意付出时间和精力,学习成功只是时间的问题了。

    有很多0基础的学员,通过参加5-6个月左右的课程培训,找到自己满意合适的工作。

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