本文转载于：https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41作者写的非常详细，就不写了 sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题。虽然Matlab的类似科学计算能力也很强大，但是Python以其语法简单、易上手、异常丰富的三方库生态，个人认为可以更优雅地解决日常遇到的各种计算问题。原文：https://www.cnblogs.com/yang220/p/12...
1.显函数图像绘制例：绘制y=sinx的图像代码如下：from sympy import *x = symbols(‘x‘) plot(sin(x), (x, -2 * pi, 2 * pi))运行结果：2.隐函数图像绘制例：绘制11x2-12|x|y+11y2=121的图像代码如下：from sympy import *x, y = symbols(‘x y‘) plot_implicit(Eq(11 * x ** 2 - 12 * abs(x) * y + 11 * y ** 2, 121))运行结果：3.三维图像绘制例：绘制y=xe^(-x2-y2)的图像代码如下：from sympy import * from sympy.plotting i...
1 创建数组(1) array(boject, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)a = array([1, 2, 3, 4])b = array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) a.dtype --> dtype(‘int32‘)a.shape --> (4,)b.shape -->(3, 4)a.shape=2, -1 #(-1时自动计算，相当于2, 6)c = a.reshape((2,2)) #c和a公用一个空间 (2) arange([start,] stop [,step], dtype=None) a = arange(5) -->array([0, 1, 2, ...
今天在kaggle上看到一个很好的数据集，想亲自进行处理，但是在将.csv格式文件转化为数据矩阵时就出现了问题，我在谷歌上查了下，发现了个很好用的东西和大家分享。那就是Numpy包里的genfromtxt。它可以很轻松的实现上述功能。此函数的完整形式为：numpy.genfromtxt(fname, dtype=<type ‘float‘>, comments=‘#‘, delimiter=None, skip_header=0, skip_footer=0, converters=None, missing_values=None, filling_values=None, us...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(0,6,100) y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)+0.8 plt.plot(x,y,‘k‘,color=‘r‘,linewidth=3,linestyle="-") plt.show()二、Matplotlib Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。 matplotlib.pyplot 模块可以画折线图，分为两个步骤，分...
在学习knn分类算法的过程中用到了tile函数，有诸多的不理解，记录下来此函数的用法。 函数原型：numpy.tile(A,reps) #简单理解是此函数将A进行重复输出 其中A和reps都是array_like的参数，A可以是：array,list,tuple,dict,matrix以及基本数据类型int,string,float以及bool类型,reps的类型可以是tuple,list,dict,array,int,bool,但不可以是float,string,matrix类型。计较常用的形式有两种，是将A简单进行一维重复输出，和将A进行二维...
本篇主要用于自己学习Python科学计算的学习笔记，便于之后细节不清时的查阅。主要参考内容：莫烦的Python——Numpy&Pandas教程 《Python科学计算》张若愚著，清华大学出版社 numpy的使用会使很多计算更快，因为Numpy是基于C语言编写的，可以提高计算速度 1import numpy as np2 3 array = np.array([[1,2,3],4 [2,3,4]])5#将列表 [[1, 2, 3], [2 ,3 ,4]] 输出型为2行3列的矩阵 6print(array)7print("...
python科学计算 第二版链接：https://pan.baidu.com/s/16Nps3uZY3Dtli_Z_cHNxeg 密码：r3lh原文：https://www.cnblogs.com/luoshuifusheng/p/9442453.html
Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境，但用起来更加方便。自带的包管理器conda也很强大。 首先是下载安装。Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个版本，同时如果需要其他版本，还可以通过conda来创建。安装完成后可以看到，Anaconda提供了Spyder，IPython和一个命令行。下面来看一下conda。 输入 conda list 来看一下所有安装时自带的Python扩展。粗略看了一下，其中包括了常用的 Numpy , Scipy ， matplotlib 和 networkx...
Numpy是什么？Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。它可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。NumPy（Numeric Python）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。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学...
比如求一个平面稳态导热问题，控制方程就是拉普拉斯方程：(我才发现原来有[插入公式]这个功能)按照最简单的毅种循环来写就是：def laplace(u):nx, ny = u.shapefor i in xrange(1,nx-1):for j in xrange(1, ny-1):u[i,j] = ((u[i+1, j] + u[i-1, j]) * dy2 + (u[i, j+1] + u[i, j-1]) * dx2) / (2*(dx2+dy2))你们都不知道numexpr的么←_←比numpy还黑的科技→_→虽然能用的运算没多少吧但是对大矩阵的整体运算还是很快的←_←最近...
Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境，但用起来更加方便。自带的包管理器conda也很强大。 首先是下载安装。Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个版本，同时如果需要其他版本，还可以通过conda来创建。安装完成后可以看到，Anaconda提供了Spyder，IPython和一个命令行。下面来看一下conda。 输入 conda list 来看一下所有安装时自带的Python扩展。粗略看了一下，其中包括了常用的 Numpy , Scipy ， matplotlib 和 networkx...
python科学计算之numpy numpy：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。Python v3默认安装已经包含了numpy。 导入模块 >>> import numpy as np生成数组 >>> np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 把列表转换为数组 array([1, 2, 3, 4, 5]) >>> np.array((1, 2, 3, 4, 5)) # 把元组转换成数组 array([1, 2, 3, 4, 5]) >>...
在我的Github上有一份代码与教程结合的jupyter Notebook文件，大家可以clone下来看一看。 下面会用实例的方式给出一些examples： Tutorial教程 官方中文文档 import numpy as np# 创建数组： array1 = np.array([1, 2, 3]) # 创建一个一维数组，只有一个轴，轴的长度为3 print(array1)# 通过列表创建二维数组： print(np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])) # 2x3的数组# 创建全为0的二维数组： print(np.zeros((3, 3))) # 3x3的零矩阵...
python科学计算》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...