这个是对于Python做科学计算,一张相对完整的思维导图
在以前的科学计算是没有conda的地位的,都是这个python(x,y)的项目
你可以尝试的使用,我这里就是一个推荐
https://python-xy.github.io/https://python-xy.github.io/downloads.htmlhttps://cn.bing.com/?FORM=Z9FD1
这里我安利一下,微软的搜索
我们主要用ipython来学习,之后用Ide来工作
我们想在开机运行的时候就运行一段代码
import numpy as npimport scipy as spimport pylab as plfrom numpy import *
我们这里用-i的选项,引入环境
$ ipython [options] files
如果在没有选项的情况下调用，它将执行按顺序列出的所有文件，并将您放到解释器中，同时仍然确认您在
ipythonrc档案。这种行为与标准Python不同，标准Python被称为python -i将只执行一个文件并忽略配置设置。
ipython -i myfile.py我这里没有什么在打开的一瞬间就引入库的好办法,这里先手动
会报错,你的版本可能不会
将这库降级
pip install --upgrade 'jedi<0.18.0'
然后试试有没有成功
也可以直接的使用一些cmd命令
我们这里IDE使用Spyder是python(x,y)的项目的进化版
spyder是Python(x,y)的作者为它开发的一个简单的Python开发环境。和其它Python IDE相比它最大 的优点就是模仿MATLAB的workspace功能，可以很方便地观察和修改数组的值。
通过给array函数传递Python的序列对象创建数组，如果传递的是多层嵌套的序列，将创建多 维数组
import numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 4])b = np.array((5, 6, 7, 8))c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
我们这里先创建一些数组
打印的结果
可以有一些方法,查询变量类型+数据结构大小
数组a的shape只有一个元素，因此它是一维数组。
而数组c的shape有两个元素，因此它是二维数组， 其中第0轴的长度为3，第1轴的长度为4。
还可以通过修改数组的shape属性，在保持数组元素个数不 变的情况下，改变数组每个轴的长度。
下面的例子将数组c的shape改为(4,3)，注意从(3,4)改为(4,3)并 不是对数组进行转置，而只是改变每个轴的大小，数组元素在内存中的位置并没有改变：
各个大小的数组大小
原有的大小
变换后的大小
当某个轴的元素为-1时，将根据数组元素的个数自动计算此轴的长度，因此下面的程序将数组c的 shape改为了(2,6)：
输出的结果
使用数组的reshape方法，可以创建一个改变了尺寸的新数组，原数组的shape保持不变：
输出的结果
可以看到a,b的数据是共享一快内存的
你会问为什么?
你看就是这样,我对a[1]元素做了更改
数组的元素类型可以通过dtype属性获得。
上面例子中的参数序列的元素都是整数，因此所创建的数组 的元素类型也是整数，并且是32bit的长整型。
可以通过dtype参数在创建时指定元素类型:
红字部分就是元素类型的参数
上面的例子都是先创建一个Python序列，然后通过array函数将其转换为数组，这样做显然效率不高。
可以直接使用现成的函数来进行数据列的生成
arange函数类似于python的range函数，通过指定开始值、终值和步长来创建一维数组，注意 数组不包括终值
linspace函数通过指定开始值、终值和元素个数来创建一维数组，可以通过endpoint关键字指定 是否包括终值，缺省设置是包括终值
logspace函数和linspace类似，不过它创建等比数列，上面的例子产生1(10^0)到100(10^2)、 有20个元素的等比数列
使用frombuffer, fromstring, fromfile等函数可以从字节序列创建数组
Python的字符串实际上是字节序列，每个字符占一个字节，因此如果从字符串s创建一个8bit的整数数 组的话，所得到的数组正好就是字符串中每个字符的ASCII编码
如果从字符串s创建16bit的整数数组，那么两个相邻的字节就表示一个整数，把字节98和字节97当作 一个16位的整数，它的值就是98*256+97 = 25185。
可以看出内存中是以little endian(低位字节在 前)方式保存数据的。
如果把整个字符串转换为一个64位的双精度浮点数数组，那么它的值是以上
显然这个例子没有什么意义，但是可以想象如果我们用C语言的二进制方式写了一组double类型的数 值到某个文件中，那们可以从此文件读取相应的数据，并通过fromstring函数将其转换为float64类型 的数组。
与C语言的集成是另外一个有趣的故事
以上函数将数组下标转换为数组中对应的值，然后使用fromfunction函数创建数组.
fromfunction函数的第一个参数为计算每个数组元素的函数，第二个参数为数组的大小(shape)，因为 它支持多维数组，所以第二个参数必须是一个序列，本例中用(10,)创建一个10元素的一维数组。
这不,就是一个9x9的乘法表
在其上面就像matlab一样的变量表
可以直接的编辑这些元素
可以直接绘图
这样就可以直接的绘图出来
[1,2,3,4]import numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 4])b = np.array((5, 6, 7, 8))c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])%varexp --plot b%varexp --hist aabcc.dtypea.shapeb.shapec.shapec.shape = 4,3cc.shape = 2,-1cd = a.reshape((2,2))daa[1]=7adnp.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]], dtype=np.float)np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]], dtype=np.complex)np.arange(0,1,0.1)np.linspace(0, 1, 12)np.logspace(0, 2, 20)s = "abcdefgh"np.fromstring(s, dtype=np.int8)np.fromstring(s, dtype=np.int16)np.fromstring(s, dtype=np.float)def func(i):return i%4+1np.fromfunction(func, (10,))def func2(i, j):return (i+1) * ( j+1)a = np.fromfunction(func2, (9,9))a%varexp --plot c%varexp --plot b
以上的代码是以上我写的所有代码,有需要复制使用的朋友可以直接使用
