Python科学计算——前期准备
1、开发环境搭建
Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。
安装Python,这里选择2.7还是3.4都行,不过推荐使用2.7,毕竟现在的教程大部分还是基于2.7的,3.4跟2.7的语法还是略有不同,为了避免语法错误的麻烦,还是推荐大家使用2.7。
下载地址为:https://www.python.org/downloads/
下载版本如下图所示:
2、IDE的选择
当Python的解释器程序安装完成之后,其实我们就已经可以编写python程序了,不过在大型的项目中,为了更好的管理项目,更高的开发效率,一款合适的IDE往往能带来意想不到的好处。在开源的Python领域,各种IDE也是百花齐放,层出不穷,优秀的IDE的十分的多。在这里我以我本人的经验来说几款比较常用的!排名不分先后。
Pycham
Eclipse+PyDev
3、所需库安装
Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy、matplotlib一起使用。
matplotlib是一个Python的图形框架,类似于MATLAB和R语言。在使用NumPy进行学习统计计算时是枯燥的,大量的数据令我们很头疼,所以我们需要把它图形化显示。
SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等。
Pandas是在Numpy的基础上提供类似电子表格的数据结构DataFrame,并以此为核心提供大量的数据输出、清洗、处理和分析函数。
下载Numpy,SciPy,MatplotLib这三个库的exe,注意,这里用的是exe,因为MatplotLib的使用需要以Numpy的支持,所以最好先装NumPy再装MatplotLib。下载地址:
- NumPy: http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.9.2/
- SciPy: http://sourceforge.net/projects/scipy/files/scipy/0.15.1/
- MatPlotLib: http://matplotlib.org/downloads.html
其中NumPy和SciPy没有32和64位的区别,MatPlotLib需要根据自己的系统选择32位和64位的。再次提醒,这三个库一定都要下载对应版本的exe。下载完成后一次安装就是了,他们会自动找到你之前安装好的Python所在的路径的,一路Next到底就行了。
如果我们选择了Pycham作为IDE工具的话,对库的管理非常的方便,比如安装NumPy这个库:
选择“file”->”Settings”->”Project 项目名“->Project Interpreter”中的这个图标,
搜索需要的扩展库,直接点“install Package”就可以完成安装了。
需要注意的地方:
有时候在装库的时候会有版本冲突的问题,例如:在Scipy这个库的过程中,它依赖于numpy+mkl,可我在之前装的就是numpy这个库,导致numpy和numpy+mkl不是相同而不版本,导致Scipy安装不上。这时候就需要手动去安装库。
这里我推荐一个Python在windows下的库汇总网站:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
用Scipy库安装作为例子,下载里面的对应32位/64位系统版本和对应Python版本的whl文件,这里列举了Required那些库,这里依赖numpy+mkl这个,直接点击下载:
Numpy+mkl库:
Scipy库:
使用cmd命令:
安装Numpy+mkl:
pip install numpy-1.11.2+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl
安装Scipy:
pip install scipy-0.17.1-cp27-cp27m-win32.whl
更新:
其实在Pycham里面也是有numpy+mkl这个版本的。所以开始装的时候就装这个版本的numpy+mkl即可在后面的scipy安装中,不会出问题。
4、pycham的快捷键
阅读
CTRL -: 折叠当前代码
CTRL +: 展开当前代码
CTRL SHIFT -: 折叠所有代码
CTRL SHIFT +: 展开所有代码
ALT UP: 移到上一个方法
ALT DOWN: 移到下一个方法
CTRL B | CTRL 单击: 转到方法定义处
注释
CTRL /: 注释、取消注释行
调试
CTRL F8: 设置/取消断点
快捷键手册:官方PDF版下载(Pycharm 3.10)
5、一个例子
使用如下公式计算π
在Pycham编辑器中输入以下代码:
import numpy as npn = 100000 val = np.sum(4.0/np.r_[1:n:4,-3:-n:-4]) print val
3.14157265359
转载于:https://www.cnblogs.com/hantan2008/p/5938803.html
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