Python笔记_第五篇_Python数据分析基础教程_前言
1. 前言:
本部分会讲解在Python环境下进行数值运算。以NumPy为核心,并讲解其他相关库的使用,诸如Matplotlib等绘图工具等。
C、C++和Forttran等变成语言各有各的优势,但是他们不是交互式语言,并且被很多人认为过于复杂。常见的商业产品还有Matlab、Maple和Mathematica。这些产品提供了强大的脚本语言,但和通用编程语言比起来,功能依然有限。另外还有一些类似于Matlab的开源工具,如R、GNU Octave和Siclab。显然,作为编程语言,他们都不如Python强大。
NumPy的大部分语言是用C来写的,和Matlab一样都调用了系统中的LAPACK库。(LAPACK是一个非常著名的数值计算库,最初使用Fortran写成的)。这使得NumPy比纯Python代码高效很多。NumPy同样支持C语言的API,并且允许在C源码上做更多的功能拓展。
但是如果你是用的Jython的话,无法调用NumPy,一万大不符NumPy模块是用C语言实现的。Jython运行在Java的虚拟机上面。
2. NumPy的由来:
NumPy 的前身是Numeric。Numeric是最早发布于1995年,如今已经废弃。由于种种原因,不管是Numeric还是NumPy都没能够进入Python标准库,需要三方安装。期初NumPy其实是SciPy的一部分,后来才从SciPy中分离出来。如今,SciPy在处理数组和矩阵时会调用Numpy。
3. 我们大体需要的库如下:
Python
NumPy
SciPy
Matplotlib
Pyganme
IPython
其他
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