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  • 科学计算工具Numpy简介

    Numpy(Numerical Python)

    Numpy:提供了一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,主要用于多维数组(矩阵)处理的库。用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发,是个很基础的扩展,Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。

    • 高性能科学计算和数据分析的基础包

    • ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速、节省空间

    • 矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量运算

    • 线性代数、随机数生成

    • import numpy as np

    Scipy

    Scipy :基于Numpy提供了一个在Python中做科学计算的工具集,专为科学和工程设计的Python工具包。主要应用于统计、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、稀疏矩阵等,在数学系或者工程系相对用的多一些,和数据处理的关系不大, 我们知道即可,这里不做讲解。

    • 在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程常用的库函数

    • 线性代数、常微分方程求解、信号处理、图像处理

    • 一般的数据处理numpy已经够用

    • import scipy as sp

    参考学习资料:

    Python、NumPy和SciPy介绍:http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial

    NumPy和SciPy快速入门:https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/alexzhang92/p/9792727.html
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