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用Python做科学计算中文版PDF电子书免费下载

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:6.06 MB | 2019-08-16

ah此生不换

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  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。

  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

  标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维,也没有各种运算函数,因此也不适合做数值运算。 NumPy的诞生弥补了这些不足,NumPy提供了两种基本的对象:ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray(下文统一称之为数组)是存储单一数据类型的多维数组,而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。

 

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