Python3科学计算库概况

Python3科学计算常见库入门

Numpy快速数据处理库

参见我的博客

http://www.cnblogs.com/brightyuxl/p/8981294.html

http://www.cnblogs.com/brightyuxl/p/8977075.html

http://www.cnblogs.com/brightyuxl/p/8855948.html

http://www.cnblogs.com/brightyuxl/p/8846701.html

SciPy数值计算库

常数和特殊函数

from scipy import constants
print('真空中的光速：{}'.format(constants.c))
print('普朗克常数： {}'.format(constants.h))
print('电子质量(数值，单位，误差)： {}'.format(constants.physical_constants['electron mass']))

真空中的光速：299792458.0
普朗克常数： 6.62607004e-34
电子质量(数值，单位，误差)： (9.10938356e-31, 'kg', 1.1e-38)

特殊函数

Gamma函数\(\Gamma\)是统计学中经常出现的一个特殊函数：

\[\Gamma(z) = \int_0^{\infty}t^{z-1}e^{-t}dt
\]

import scipy.special
print(scipy.special.gamma(0))
print(scipy.special.gamma(0.5))
print(scipy.special.gamma(1))
print(scipy.special.gamma(1.5))
print(scipy.special.gamma(2))

inf
1.7724538509055159
1.0
0.8862269254527579
1.0

\(\ln(|\Gamma(x)|)\)可以计算更大的数

scipy.special.gammaln(1000)

5905.220423209181

import numpy as np
print(1+1e-20)
print(np.log(1+1e-20))
print(scipy.special.log1p(1e-20)) # log1p(x) = log(1+x)

1.0
0.0
1e-20

matplotlib快速绘图库

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x**2)

plt.figure(figsize=(8,4))

plt.plot(x,y,label='$sin(x)$', color='red',linewidth=2)
plt.plot(x,z,'b--',label='$cos(x^2)$')

plt.xlabel('Time(s)')
plt.ylabel('Volt')
plt.title('PyPlot First Example')
plt.ylim(-1.2,1.2)
plt.legend
plt.savefig('My_figure')
plt.show()

Pandas数据分析友好库

import pandas as pd

s = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=['a','b','c','d','e','f'])
print(s)

a    1
b    2
c    3
d    4
e    5
f    6
dtype: int64

SymPy符号运算库

\[e^{i\pi} + 1 = 0
\]

from sympy import E, I, pi
E**(I*pi) + 1 # 证明欧拉等式

0

from sympy import symbols, expand
x = symbols('x')
expand(E**(I*x))

exp(I*x)

Python3小知识点

1.写函数，计算传入字符串中【数字】、【字母】、【空格] 以及 【其他】的个数

其实人跟树一样，越是向往高处的阳光，它的根就越要伸向黑暗的地底。

def StringCounter(seq):
    dic = {
        'num':0,
        'string':0,
        'space':0,
        'other':0
    }
    for s in seq:
        if s.isdigit():
            dic['num'] += 1
        elif s.isalpha():
            dic['string'] += 1
        elif s.isspace():
            dic['space'] += 1
        else:
            dic['other'] += 1
    return dic
# 验证函数
print(StringCounter('dfasfdaslfkjl    12312 @@!#!@#'))

{'num': 5, 'string': 13, 'space': 5, 'other': 7}

2.分析下列代码的运行过程

x=1

def f1():
    def f2():
        print(x)
    return f2

x=100

def f3(func):
    x=2
    func()

x=10000

f3(f1())

10000

3.查看a与b的不同之处

a = [1,2,3]
b = [(1),(2),(3)]
print(a == b)
print(a is b)

True
False

4.切片回忆

name = ['trek', 'cannondale', 'redline', 'specialized', 'trek']
print('1:', name)
print('2:', name[0], name[2])
print('3:', name[1:3]) #切片
print('4:', name[-2:]) #切片
print('5:', name[::-1])   #切片的结果是倒序排列
print('6:', name[:-1])    #切片的结果是，输出到倒数第二位  -1-1=-2

1: ['trek', 'cannondale', 'redline', 'specialized', 'trek']
2: trek redline
3: ['cannondale', 'redline']
4: ['specialized', 'trek']
5: ['trek', 'specialized', 'redline', 'cannondale', 'trek']
6: ['trek', 'cannondale', 'redline', 'specialized']