Python科学计算与数据处理-SciPy

1、Python科学计算与数据处理,中国科学院大学数学科学学院,2,本节目录,课程介绍 Python简介 Python简史 Python的特征 Python的应用 python 科学计算软件的选择,3,课程介绍,Python科学计算与数据处理,4,课程介绍,通过课程的学习掌握用python进行科学计算与数据处理的方法。课程内容 python 简介与python 科学计算软件的选择。 python 基础。 NumPy-快速处理数据。 SciPy-数值计算。 Sympy-符号运算。 Matplotlib-绘制图表。 Pandas-数据分析。,5,参考资料,Python程序设计语言 Python编程实践。 python核心编程中文版（第二版）。 Python学习手。

2、NumPy快速处理数据,1,2,NumPy,ndarray 对象,目录,NumPy的导入 创建数组 存取元素 多维数组 结构数组,3,NumPy的导入,标准的Python 中用列表(list)保存一组值，可以当作数组使用。但由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针。对于数值运算来说，这种结构显然比较浪费内存和CPU计算Python 提供了array 模块，它和列表不同，能直接保存数值，但是由于它不支持多维数组，也没有各种运算函数，因此也不适合做数值运算。,4,NumPy的导入,NumPy 的诞生弥补了这些不足，NumPy 提供了两种基本的对象：ndarray（n-dimensional arr。

3、1,Matplotlib,绘制精美的图表,目录,快速绘图 快速绘图 绘制多轴图 坐标轴设定 绘图函数简介 对数坐标图 极坐标图 柱状图 散列图,2,目录,图像 等值线图 三维绘图,3,4,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。它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。展示页面的地址： http:/matplotlib.sour。

4、1,SymPy,符号运算库,目录,从例子开始 欧拉恒等式 球体体积 数学表达式 符号 数值 运算符和函数 符号运算 表达式变换和化简 方程,2,目录,微分 微分方程 积分 其他功能,3,4,SymPy是一个符号数学Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码的精简而易于理解和可扩展。SymPy完全由Python写成，不需要任何外部库。 可用SymPy进行数学表达式的符号推导和演算。可使用isympy运行程序，isympy在 IPython的基础上添加了数学表达式的直观显示功能。启动时还会自动运行下面的程序：,这段程序首先将Python的除法操作符“/”从。

5、1,NumPy,函数库,目录,求和、平均值、方差 更改数组的形状与数组堆叠 最值和排序 多项式函数 分段函数 统计函数 解线性方程组,2,函数库除了前面介绍的ndarray数组对象和ufunc函数之外，NumPy还提供了大量对数组进行处 理的函数。充分利用这些函数，能够简化程序的逻辑，提高运算速度。,3,求和、平均值、方差,sum()计算数组元素之和，也可以对列表、元组等和数组类似的序列进行求和。当数组是多维时，它计算数组中所有元素的和：,4, a =np.random.randint(0,10,size=(4,5) a array(7, 1, 9, 6, 3, 5, 1, 3, 8, 2, 9, 8, 9, 4, 0,9, 5, 1, 7,。

6、1,pandas,入门,目录,pandas的数据结构介绍 Series DataFrame 索引对象 基本功能 重新索引 丢弃指定轴上的项 索引、选取和过滤 算术运算和数据对齐 函数应用和映射 排序和排名 带有重复值的轴索引,2,目录,汇总和计算描述统计 相关系数与协方差 唯一值、值计数以及成员资格 处理缺失数据 滤除缺失数据 填充缺失数据 层次化索引 重排分级顺序 根据级别汇总统计 使用DataFrame的列 其他有关pandas的话题,3,4,pandas含有使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。它是基于NumPy构建的，让以NumPy为中心的应用变得更加简单。因为S。