在科学研究中,数据运算是必不可少的,下面介绍python语言在科学计算中常用的数据结构和运算函数. 主要数据结构: (1)列表,用中括号表示,元素之间逗号分隔,每个元素可以是数字,字符,也可以是列表,甚至它们的混合.列表赋值时内存地址不会发生改变,因此会出现多个列表名共用同一个内存单元的情况,一旦内存单元的值改变,各列表的值全部相应变化. (2)元组,用小括号表示,一旦生成,元素的值无法改变.该数据类型可以很好的避免列表中元素被其他列表肆意改动的问题. (3)矩阵,时numpy包中定义的一种矩阵…

基本绘图: (1)  plot是标准的绘图库,调用函数plot(x,y)就可以创建一个带有绘图的图形窗口(其中y是x的函数).输入的参数为具有相同长度的数组(或列表):或者plot(y)是plot(range(len(y)),y)的简写. 例1:python实现使用200个采样点来绘制sin(x),并且每隔四个点的位置设置标记. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=[…

函数 函数允许程序的控制在不同的代码片段之间切换,函数的重要意义在于可以在程序中清晰地分离不同的任务,将复杂的问题分解为几个相对简单的子问题,并逐个解决.即"分而治之". Python的自建模块一般体现为函数.Python函数有如下特点: (1) 函数是组织好的.可重复使用的,用来实现单一或者相关联功能的代码段. (2) 函数首先关注所有任务,然后关注如何完成每项任务.函数类型有两种:有返回值的函数和仅仅执行代码而不返回值的函数. (3) 函数能提高应用程序的模块化程度和代码的重要性.…

绘制三维图: mplot3d工具包提供了点.线.等值线.曲面和所有其他基本组件以及三维旋转缩放的三维绘图. 1.散点的三维数据图 from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d                    #需要从mplot3d模块中导入axes 3D类型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=fig.gca(projection='3d')     …

matplotlib对象: 使用matplotlib的pyplot模块,可以供用户直接使用最重要的绘图命令.多数情况下,我们希望创建一个图形并且立即展示出来,但是有时如果生成要通过更改其属性来修改的图形,就需要用面向对象的方式来处理图形对象. (1) 坐标轴对象:创建一个需要稍后修改的绘图时,需要引入一个图形和坐标轴对象. l 首先,创建一个图形,然后在该图形中定义一些坐标轴以及这些坐标轴的位置,记住要将这些对象赋值给变量. fig=plt.figure(1) ax=plt.subplot(11…

(1) np.mashgrid()函数:-----生成网络点坐标矩阵,可以是二维网络矩阵,也可以是三维网络矩阵.其中,每个交叉点就是网络点,描述这些网络点的矩阵就是坐标矩阵(横坐标矩阵X中的每个元素与纵坐标矩阵Y中对应位置元素,共同构成一个点的完整坐标). 背景示例:网络点与坐标矩阵的解释如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.array([[0,1,2],[0,1,2]])        #最简单的方法是,可以把横…

类: Python中的类是一个抽象的概念,甚至比函数还要抽象.可以把它简单的看作是数据以及由存取.操作这些数据的方法所组成的一个集合.类是Python的核心概念,是面向对象编程的基础. 类有如下的优点: 类对象是多态的:也就是具有多种形态,意味着我们可以对不同的类对象使用同样的操作方法,而不需要额外编写代码. 类的封装:类封装之后,可以直接调用类的对象来操作内部的一些类方法,不需要让使用者看到代码工作的细节. 类的继承:类可以从其他类或者基类中继承它们的方法,直接使用. (1) 类的定义: 类是…

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. 主页: https://store.continuum.io/cshop/anaconda/ Anacon…

ndarray:n-dimensional array object,即多维数组对象,是python自带的array对象的扩展,array对象和list对象的区别是array对象的每一个元素都是数值,而list保存的是每个元素对象的指针,而作为array对象的扩展,ndarray在科学计算中就非常适合并且功能强大. 创建ndarray 1. 使用列表对象创建ndarray import bumpy as npa = np.array([1,2,3,4]) 以上为一种创建ndarray的方式,即用…

转 :https://blog.csdn.net/lwfcgz/article/details/23290623 Scipy scipy包包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱.它的不同子模块相应于不同的应用.像插值,积分,优化,图像处理,,特殊函数等等. scipy可以与其它标准科学计算程序库进行比较,比如GSL(GNU C或C++科学计算库),或者Matlab工具箱.scipy是Python中科学计算程序的核心包;它用于有效地计算numpy矩阵,来让numpy和scipy协同工作. 在实现…