python科學計算

我用到的庫有如下

下載地址  能夠在http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/這個網站下載，速度很快。

由於python缺乏數組的概念，而array並不適合進行計算，因此引入numpy庫。

能夠經過shape查看和修改數組的格式，當不知道縱軸的標度時，修改縱軸爲-1能夠依照橫軸自動調整縱軸標度。

另有創造數組的函數如arange，logspace函數和linspace。

• >>> a = np.arange(10) >>> a[5] # 用整數做爲下標能夠獲取數組中的某個元素 5 >>> a[3:5] # 用範圍做爲下標獲取數組的一個切片，包括a[3]不包括a[5] array([3, 4]) >>> a[:5] # 省略開始下標，表示從a[0]開始 array([0, 1, 2, 3, 4]) >>> a[:-1] # 下標可使用負數，表示從數組後往前數 array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) >>> a[2:4] = 100,101 # 下標還能夠用來修改元素的值 >>> a array([ 0, 1, 100, 101, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> a[1:-1:2] # 範圍中的第三個參數表示步長，2表示隔一個元素取一個元素 array([ 1, 101, 5, 7]) >>> a[::-1] # 省略範圍的開始下標和結束下標，步長爲-1，整個數組頭尾顛倒 array([ 9, 8, 7, 6, 5, 4, 101, 100, 1, 0]) >>> a[5:1:-2] # 步長爲負數時，開始下標必須大於結束下標 array([ 5, 101])

 繪圖工具 ：

matplotlib

 

如下是摘抄：

matplotlib中的快速繪圖的函數庫能夠經過以下語句載入：

import matplotlib.pyplot as plt 

pylab模塊

matplotlib還提供了名爲pylab的模塊，其中包括了許多numpy和pyplot中經常使用的函數，方便用戶快速進行計算和繪圖，能夠用於IPython中的快速交互式使用。

接下來調用figure建立一個繪圖對象，而且使它成爲當前的繪圖對象。

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

也能夠不建立繪圖對象直接調用接下來的plot函數直接繪圖，matplotlib會爲咱們自動建立一個繪圖對象。若是須要同時繪製多幅圖表的話，能夠是給figure傳遞一個整數參數指定圖標的序號，若是所指定序號的繪圖對象已經存在的話，將不建立新的對象，而只是讓它成爲當前繪圖對象。

經過figsize參數能夠指定繪圖對象的寬度和高度，單位爲英寸；dpi參數指定繪圖對象的分辨率，即每英寸多少個像素，缺省值爲80。所以本例中所建立的圖表窗口的寬度爲8*80 = 640像素。

可是用工具欄中的保存按鈕保存下來的png圖像的大小是800*400像素。這是由於保存圖表用的函數savefig使用不一樣的DPI配置，savefig函數也有一個dpi參數，若是不設置的話，將使用matplotlib配置文件中的配置，此配置能夠經過以下語句進行查看，關於配置文件將在後面的章節進行介紹：

>>> import matplotlib >>> matplotlib.rcParams["savefig.dpi"] 100 

下面的兩行程序經過調用plot函數在當前的繪圖對象中進行繪圖：

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

plot函數的調用方式很靈活，第一句將x,y數組傳遞給plot以後，用關鍵字參數指定各類屬性：

• label : 給所繪製的曲線一個名字，此名字在圖示(legend)中顯示。只要在字符串先後添加"$"符號，matplotlib就會使用其內嵌的latex引擎繪製的數學公式。
• color : 指定曲線的顏色
• linewidth : 指定曲線的寬度

第二句直接經過第三個參數"b--"指定曲線的顏色和線型，這個參數稱爲格式化參數，它可以經過一些易記的符號快速指定曲線的樣式。其中b表示藍色，"--"表示線型爲虛線。在IPython中輸入 "plt.plot?" 能夠查看格式化字符串的詳細配置。

接下來經過一系列函數設置繪圖對象的各個屬性：

plt.xlabel("Time(s)") plt.ylabel("Volt") plt.title("PyPlot First Example") plt.ylim(-1.2,1.2) plt.legend() 

• xlabel : 設置X軸的文字
• ylabel : 設置Y軸的文字
• title : 設置圖表的標題
• ylim : 設置Y軸的範圍
• legend : 顯示圖示

最後調用plt.show()顯示出咱們建立的全部繪圖對象。