資料介紹
和Matlab不同,Python的科學(xué)軟件包由眾多的社區(qū)維護和發(fā)布,因此要一一將其收集齊安裝到你的電腦里是一件很費時間的事情。幸好這些工作已經(jīng)有人幫我們整理好了。只需要下載一個文件,一次安裝就能擁有眾多的函數(shù)庫可供使用。這里介紹兩個科學(xué)計算Python合集的下載和安裝過程。
NumPy為Python提供了快速的多維數(shù)組處理的能力,而SciPy則在NumPy基礎(chǔ)上添加了眾多的科學(xué)計算所需的各種工具包,有了這兩個庫,Python就有幾乎和Matlab一樣的處理數(shù)據(jù)和計算的能力了。
NumPy為Python帶來了真正的多維數(shù)組功能,并且提供了豐富的函數(shù)庫處理這些數(shù)組。它將常用的數(shù)學(xué)函數(shù)都進行數(shù)組化,使得這些數(shù)學(xué)函數(shù)能夠直接對數(shù)組進行操作,將本來需要在Python級別進行的循環(huán),放到C語言的運算中,明顯地提高了程序的運算速度。
SciPy的核心計算部分都是一些久經(jīng)考驗的Fortran數(shù)值計算庫,例如:
? 線性代數(shù)使用LAPACK庫
? 快速傅立葉變換使用FFTPACK庫
? 常微分方程求解使用ODEPACK庫
? 非線性方程組求解以及最小值求解等使用MINPACK庫
標(biāo)準(zhǔn)安裝的Python中用列表(list)保存一組值,可以用來當(dāng)作數(shù)組使用,不過由于列表的元素可以是任何對象,因此列表中所保存的是對象的指針。這樣為了保存一個簡單的[1,2,3],需要有3個指針和三個整數(shù)對象。對于數(shù)值運算來說這種結(jié)構(gòu)顯然比較浪費內(nèi)存和CPU計算時間。此外Python還提供了一個array模塊,array對象和列表不同,它直接保存數(shù)值,和C語言的一維數(shù)組比較類似。但是由于它不支持多維,也沒有各種運算函數(shù),因此也不適合做數(shù)值運算。 NumPy的誕生彌補了這些不足,NumPy提供了兩種基本的對象:ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray(下文統(tǒng)一稱之為數(shù)組)是存儲單一數(shù)據(jù)類型的多維數(shù)組,而ufunc則是能夠?qū)?shù)組進行處理的函數(shù)。
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