Python 科学计算

手动安装Python库

Python 科学计算做好在Python2.7的环境下

One way of getting a handle on the scientific computation tools in Python is to take a look at the following online resources

安装python(x,y)

安装前，会提示卸载系统现有的Python

安装的时候，选择Select the type of install: Full（完全安装），这样比较省时与方便。

附带安装Python 2

Shortcuts：启动各种应用程序

Documentation：打开各个软件包的文档

About：查看所安装的程序库的版本信息

依次在Spyder、Applications、Interactive consoles中选择none(IDE)、IPython Qt Console、Python，点击界面中”绿色勾”图标的选项，即可开启IPython运行环境

Sublime 环境配置

将Python27.sublime-build改为

{
"cmd": ["C:\\Python27\\Scripts\\ipython.exe", "$file"]
}

一个简单的画图，测试能不能输出图形

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.show()
print "hello world"

Numpy：ufunc frompyfunc 矩阵运算

官方教程

import numpy as np  # 默认都这样写
def func(c, c0, hc):
def trifunc(x):
x = x - int(x)
if x >= c:
r = 0.0
elif x < c0:
r = x / c0 * hc
else:
r = ((c - x) / (c - c0)) * hc
return r
return np.frompyfunc(trifunc, 1, 1)  # 1， 1表示1个输入，1个输出
x = np.linspace(0, 2, 100)
#funcs = np.frompyfunc(lambda x:func(x, 0.6, 0.4, 1.0), 1, 1)
#y = funcs(x)
y = func(0.6, 0.4, 1.0)(x)
print y.astype(np.float64)  # 类型转换

Scipy： 非线性方程组 数值积分 常微分方程组

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Matplotlib Mql_toolkits：图形绘制

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Pandas：数据筛选过滤 字符串操作 散点图 直方图

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SymPy

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中文教程