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《Python物理学高效计算》(Anthony Scopatz)电子书网盘下载免费在线阅读

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密码:pdxo

书名:Python物理学高效计算

作者:Anthony Scopatz

译者:孙波翔

豆瓣评分:7.8

出版社:人民邮电出版社

出版年份:2018-2-1

页数:454

1、 NumPy

NumPy几乎是一个无法回避的科学计算工具包,最常用的也许是它的N维数组对象,其他还包括一些成熟的函数库,用于整合C/C++和Fortran代码的工具包,线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数等。NumPy提供了两种基本的对象:ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray是存储单一数据类型的多维数组,而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。

2、SciPy:Scientific Computing Tools for Python

“SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。 Numpy和Scipy常常结合着使用,Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块。”—-引用自“Python机器学习库”

3、 Matplotlib

matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。Matplotlib可以配合ipython shell使用,提供不亚于Matlab的绘图体验,总之用过了都说好。

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python求和方法如下:

一、整数求和

Python内的整数求和非常简单,就和平时日常中做的数学计算是一样的过程。使用算术运算法把要求和的整数相加即可。

二、列表内的元素进行求和

有时候需要进行求和的数字是存放在一个或者多个列表之中的,那么列表中的元素进行求和方法如下:

(1)单个列表求和

(2)多个列表求和

三、浮点数求和

因为python之中浮点数计算的特性,在涉及到小数点后多位计算时会出现一些很小的偏差。为了弥补这个偏差,就需要使用外部的库来解决。

关于Python概述:

由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品;Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程;目前Python是一门计算机编程语言。

Python最初是用来编写自动化脚本,随着不断的发展,目前Python被用于大型项目的开发。目前Python是一门计算机编程语言,是直接面向对象动态语言,同时也是一种高级语言。