Python是一种强大的编程语言,其提供了很多用于科学计算的模块,常见的包括numpy.scipy.pandas和matplotlib.要利用Python进行科学计算,就需要一一安装所需的模块,而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库,因而安装和使用起来相对麻烦.幸好有人专门在做这一类事情,将科学计算所需要的模块都编译好,然后打包以发行版的形式供用户使用,Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版. 我们从网站(链接1)下载的默认的Anaconda版本已经内置了很多库(链接2),包括nump…

一.numpy库和matplotlib库的学习 (1)numpy库介绍: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 np.array([1,2,3])列表转换为数组:np.array((1,2,3))元组转换为数组; np.array(range(5))把range对象转换为数组:np.arange(8)类似于内置的range()函数 np.linspace(0,10,11,endpoint…

在windows下如何快速搭建web.py开发框架 用Python进行web开发的话有很多框架供选择,比如最出名的Django,tornado等,除了这些框架之外,有一个轻量级的框架使用起来也是非常方便和顺手,就是web.py.它由一名黑客所创建,但是不幸的是这位创建者于2013年自杀了.据说现在由另外一个人在维护和更新.现在就来了解一下windows下如何搭建web.py开发环境. 一.安装web.py 在 https://github.com/webpy/webpy上下载web.py安装包.…

在windows下如何快速搭建web.py开发框架 用Python进行web开发的话有很多框架供选择,比如最出名的Django,tornado等,除了这些框架之外,有一个轻量级的框架使用起来也是非常方便和顺手,就是web.py.它由一名黑客所创建,但是不幸的是这位创建者于2013年自杀了.据说现在由另外一个人在维护和更新.现在就来了解一下windows下如何搭建web.py开发环境. 一.安装web.py 在 https://github.com/webpy/webpy上下载web.py安装包.…

本系列文章导航 Windows下FFmpeg快速入门 ffmpeg参数解释 mencoder和ffmpeg参数详解(Java处理视频) Java 生成视频缩略图(ffmpeg) 使用ffmpeg进行视频文件转换成FLV整理 java 视频处理 mencoder java 视频处理 ffmped+mencoder Windows下FFmpeg快速入门 FFmpeg简介 FFmpeg是什么? FFmpeg是用于录制.转换和流化音频和视频的完整解决方案, 包括 libavcodec ,一套领先的音/视…

今天在搞定Django框架的blog搭建后,尝试一下python的科学计算能力. python的科学计算有三剑客:numpy,scipy,matplotlib. numpy负责数值计算,矩阵操作等: scipy负责常见的数学算法,插值.拟合等: matplotlib负责画图. 首先,百度上头三个,依次安装. 可以考虑使用pyhton34/script/easy-install 工具: easy-insatll -m matplotlib; 尝试一下代码,拟合实例:                …

今天在搞定Django框架的blog搭建后,尝试一下python的科学计算能力. python的科学计算有三剑客:numpy,scipy,matplotlib. numpy负责数值计算,矩阵操作等: scipy负责常见的数学算法,插值.拟合等: matplotlib负责画图. 首先,百度上头三个,依次安装. 可以考虑使用pyhton34/script/easy-install 工具: easy-insatll -m matplotlib; 尝试一下代码,拟合实例:  1 # -*- coding…

这里总结一个guide,主要针对刚开始做数据挖掘和数据分析的同学 说道统计分析工具你一定想到像excel,spss,sas,matlab以及R语言.R语言是这里面比较火的,它的强项是强大的绘图功能以及强大丰富的统计包,通过这个平台你可以了解统计前言的一些实现.它的唯一的问题就是性能问题.所以有时候你需要借用python. 使用R语言你可能需要Rstudio这个工具. python在在任何方面都有相当丰富的模块,科学计算领域也不例外,你可以查看python wiki也可以寻找相关的团体. 你可能会…

#导入科学计算库 #起别名避免重名 import numpy as np #小技巧:从外往内看==从左往右看 从内往外看==从右往左看 #打印版本号 print(np.version.version) #1.16.2 #声明一个numpy数组,一层list nlist = np.array([1,2,3]) print(nlist) #[1 2 3] #ndim方法用来查看数组的属性--维度 print(nlist.ndim) #1 #使用shape属性来打印多维数组的形状,返回一个tuple,…

Python科学计算库 一.numpy库和matplotlib库的学习 (1)numpy库介绍: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 np.array([1,2,3])列表转换为数组:np.array((1,2,3))元组转换为数组; np.array(range(5))把range对象转换为数组:np.arange(8)类似于内置的range()函数 np.linspace(0,10,…

GSL(GNU Scientific Library)作为三大科学计算库之一,除了涵盖基本的线性代数,微分方程,积分,随机数,组合数,方程求根,多项式求根,排序等,还有模拟退火,快速傅里叶变换,小波,插值,基本样条,最小二乘拟合,特殊函数等.下面介绍一下GSL的安装和使用. 方法一: 首先从官网下载到源代码(我用的版本是 gsl-1.9)压缩包,解压后进入目录,执行 ./configure make make install 这个过程需要几分钟.这里还有一点需要注意的是,执行 make inst…

Python科学计算库Numpy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 1.简介 Numpy是常用的科学计算库. NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引. ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组. 使用array函数可以创建ndarray对象. numpy.array(o…

在windows下如何用IDA优雅调试ELF brief: 构建一个IDA-linux_server-docker镜像,优雅地IDA远程调试 使用传统虚拟机来运行一个linux程序就得跑一个完整的linux镜像,这无形中浪费了很多资源,而且一点也不优雅.docker就很完美的解决了这一点,我们可以在某个简单的linux基础镜像上构造一个ida_server,这样比较灵活.方便,而且比较elegant. 安装 docker for windows http://www.cnblogs.com/ho…

在windows下如何用IDA优雅调试ELF brief: 构建一个IDA-linux_server-docker镜像,优雅地IDA远程调试 使用传统虚拟机来运行一个linux程序就得跑一个完整的linux镜像,这无形中浪费了很多资源,而且一点也不优雅.docker就很完美的解决了这一点,我们可以在某个简单的linux基础镜像上构造一个ida_server,这样比较灵活.方便,而且比较elegant. 安装 docker for windows http://www.cnblogs.com/ho…

本人只针对小白!本文只针对小白!本文只针对小白! 最近闲来无事,加上之前虽没有做过eclipse上java.python的开发工作,但一直想尝试一下.于是边查找资料边试验,花了一天时间在自己的机器上用eclipse分别在windows 与 ubuntu(linux)系统上搭建了java与python的开发环境. 接下来用分别用两篇博文整理本人的搭建流程,也做一些问题总结. 一.用eclipse + jdk搭建java开发环境   本人的的系统环境为:windows 7 64位 1. 首先去官网下…

一般来说,我们在windows下配置python环境的时候可能会比较推荐用anaconda,那么有一个比较方便的anaconda环境移植方法,也就是说,如果我已经在windows上安装好了anaconda,并且配置好了tensorflow.keras等环境的时候,是可以通过Ctrl+C和Ctrl+V的方式提供给别人的,那么别人就不需要再去安装anaconda,然后再从零装一遍tensorflow.keras等,而且这样做的好处还能保证开发环境几乎是完全一样的.具体的做法如下: (1) 将安装好的…

摘要:hyperscan 是英特尔推出的一款高性能正则表达式引擎,一次接口调用可以实现多条规则与多个对象之间的匹配,可以支持多种匹配模式,块模式和流模式,它是以PCRE为原型开发,并以BSD许可证开源. 本文分享自华为云社区<Windows下python组件hyperscan的编译与安装>,作者:安全技术猿. 什么是Hyperscan: hyperscan 是英特尔推出的一款高性能正则表达式引擎,一次接口调用可以实现多条规则与多个对象之间的匹配,可以支持多种匹配模式,块模式和流模式,它是以PC…

FFmpeg简介 FFmpeg是什么? FFmpeg是用于录制.转换和流化音频和视频的完整解决方案, 包括 libavcodec ,一套领先的音/视频编解码类库.FFmpeg 在Linux上开发,当可以在大多数操作系统下编译,包括Windows. Note FFmpeg对GCC的依赖很强,所以就算是在Windows上, 用VC编译FFmpeg也不是一件轻松的事情.请尽量使用 GCC来编译FFmpeg,比较事半功倍. FFmpeg的官方网址是 http://ffmpeg.mplayerhq.hu/…

回想起大学四年 专业一直使用matlab,然而我却没在PC上装成功过,以前懒于思考这种数学工具的作用,直到最近,大学同学研究生要毕业了,几经交流,和自己阅读了一些机器学习的教材之后,发觉科学计算包和画图工具对于某些岗位来说非常的必要,因为使用数学建模而设计各种工业设计图的时候,需要对参数的调制画图观察效果.虽然我没有接触过实际场景,但在概率论的角度看,某些离散集合的数字特征(期望,方差)等,在图像上的表现,也可以借助此科学计算包辅助分析. set up 第一步 到python官网下载一个3.6的…

1.memcache的安装和配置: 下载memcache  for windows: http://up.2cto.com/2012/0522/20120522094758371.rar 解压到指定目录: 运行memcache.exe 在资源管理器中,查看running状态,若服务未启动,可通过手动的方式启动.…

1. 安装composer  https://getcomposer.org/ 2. 安装git windows 客户端工具 https://git-scm.com/downloads 3. 更改composer源地址 composer config -g repo.packagist composer https://packagist.phpcomposer.php 4. 下载所需的laravel版本   https://github.com/laravel/laravel/releases…

保存一些代码为 reg.py,运行之即可. #/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import sys from _winreg import * # tweak as necessary version = sys.version[:3] installpath = sys.prefix regpath = "SOFTWARE\\Python\\Pythoncore\\%s\\" % (version) installkey = &…

环境: 主机:WIN10 python版本:3.5 mongodb版本:3.4.2 开发环境:pyCharm mongodb设置用户名密码: 编写mongodb配置文件mongodb.confdbpath=F:\test\db1logpath=F:\test\log\mongodb.loglogappend=truebind_ip=127.0.0.1port=27019#fork=truemaster=trueauth=false注意:设置用户名密码前将auth参数设置为false 在命令行窗口…

rmdir  磁盘:\文件夹的名字  /s /q; eg:rmdir E:\vue_workspace\KB\day08    /s/q /S 表示除目录本身外,还将删除指定目录下的所有子目录和文件. /Q 表示安静模式,删除时不需要经过确认.…

系统说明 最近使用opencv编写程序,程序编的差不多就学习使用QT加个界面,首先声明下本人的系统和使用的软件版本, 系统: windows xp QT IDE:QT Creator5.1.0 OpenCV版本:OpenCV2.44 QT编译:Desktop_Qt_5_1_0_MSVC2010_32bit 首先,程序的下载安装,以及OpenCV环境变量的设置,都在前面几篇博文介绍了 OpenCV+VS+QT环境搭建:OpenCV2.4.5 + QT4.8.4 + VS2010 环境搭建 QT5.…

Python是一种神奇的语言.事实上,它是近几年世界上发展最快的编程语言之一,它一次又一次证明了它在开发工作和数据科学立场各行业的实用性.整个Python系统和库是对于世界各地的用户(无论是初学者或者高级)都是一个恰当的选择.其成功和受欢迎的原因之一是它强大的库,这些库使其具有动态性和快速性. 在本文中,我们将看到一些除了常用的像pandas.scikit-learn. matplotlib之外的数据科学任务的Python库.虽然一看见像pandas,scikit-learn这些库就让人脑子浮现…

号码值计算基础 NumPy至Python提供了高速的多维数组处理的能力.而SciPy则在NumPy基础上加入了众多的科学计算所需的各种工具包,有了这两个库,Python就有差点儿和Matlab一样的处理数据和计算的能力了. NumPy和SciPy官方网址: http://www.scipy.org NumPy为Python带来了真正的多维数组功能.而且提供了丰富的函数库处理这些数组. 它将经常使用的数学函数都进行数组化,使得这些数学函数可以直接对数组进行操作,将本来须要在Python级别进行的循…

NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库,也是学习 python 必学的一个库. 1. 读取文件 numpy.genfromtxt() 用于读取 txt 文件,其中传入的参数依次为: 需要读取的 txt 文件位置,此处文件与程序位于同一目录下 分割的标记 转换类型,如果文件中既有文本类型也有数字类型,就先转成文本类型 help(numpy.genfromtxt)用于查看帮助文档: 如果不想看 API 可以启动一个…

------------恢复内容开始------------ 1.基本概念 在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的, 一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便. 另一方面,如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话,你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整. Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包. 在NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的 Pa…

NumPy库的核心是矩阵及其运算. 使用array()函数可以将python的array_like数据转变成数组形式,使用matrix()函数转变成矩阵形式. 基于习惯,在实际使用中较常用array而少用matrix来表示矩阵. 然后即可使用相关的矩阵运算了 import numpy as np a = [[1,2,3],[4,5,5],[4,5,5]] len = a.shape[0] #多维数组的行数 print(a.dtype) #输出元素类型 #另外也还可以使用切片方式来处理数组 然后是…