曲线拟合 导入基础包： import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 多项式拟合 导入线多项式拟合工具： from numpy import polyfit, poly1d 产生数据： x = np.linspace(-5, 5, 100) y = 4 * x + 1.5 noise_y = …

概率统计方法 简介 Python 中常用的统计工具有 Numpy, Pandas, PyMC, StatsModels 等。 Scipy 中的子库 scipy.stats 中包含很多统计上的方法。 导入 numpy 和 matplotlib： %pylab inline Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib h…

插值 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 设置 Numpy 浮点数显示格式： np.set_printoptions(precision=2, suppress=True) 从文本中读入数据，数据来自 http://kinetics.nist.gov/janaf/html/C-067.txt ，…

SCIentific PYthon 简介 Ipython 提供了一个很好的解释器界面。 Matplotlib 提供了一个类似 Matlab 的画图工具。 Numpy 提供了 ndarray 对象，可以进行快速的向量化计算。 Scipy 是 Python 中进行科学计算的一个第三方库，以 Numpy 为基础。 Pandas 是处理时间序列数据的第三方库，提供一个类似 R 语言的环境。 StatsMo…

从 Matlab 到 Numpy Numpy 和 Matlab 比较 Numpy 和 Matlab 有很多相似的地方，但 Numpy 并非 Matlab 的克隆，它们之间存在很多差异，例如： MATLAB® Numpy 基本类型为双精度浮点数组，以二维矩阵为主 基本类型为 ndarray，有特殊的 matrix 类 1-based 索引 0-based 索引 脚本主要用于线性代数计算 可以使用其他…

内存映射 Numpy 有对内存映射的支持。 内存映射也是一种处理文件的方法，主要的函数有： memmap frombuffer ndarray constructor 内存映射文件与虚拟内存有些类似，通过内存映射文件可以保留一个地址空间的区域，同时将物理存储器提交给此区域，内存文件映射的物理存储器来自一个已经存在于磁盘上的文件，而且在对该文件进行操作之前必须首先对文件进行映射。 使用内存映射文件处…

记录数组 记录数组（record array）与结构数组类似： import numpy as np 质点类型： partical_dtype = np.dtype([('mass', 'float'), ('velocity', 'float')]) 生成记录数组要使用 numpy.rec 里的 fromrecord…

结构化数组 假设我们要保存这样的数据： name age wgt 0 dan 1 23.1 1 ann 0 25.1 2 sam 2 8.3 希望定义一个一维数组，每个元素有三个属性 name, age, wgt，此时我们需要使用结构化数组。 import numpy as np 定义数组 a： 0 1 2 3 1.0 2.0 3.0 4.0 a = np.array([1.0,2.0,3.0,4…

数组读写 从文本中读取数组 import numpy as np 空格（制表符）分割的文本 假设我们有这样的一个空白分割的文件： %%writefile myfile.txt 2.1 2.3 3.2 1.3 3.1 6.1 3.1 4.2 2.3 1.8 Writing myfile.txt 为了生成数组，我们首先将数据转化成一个列表组成的列表，再将这个列表转换为数组： data = [] wit…

数组广播机制 import numpy as np 正常的加法： a = np.array([[ 0, 0, 0], [10,10,10], [20,20,20], [30,30,30]]) b = np.array([[ 0, 1, 2], [ 0, 1, 2], [ 0, 1, 2], [ 0, 1, 2]]) a + b array([[ 0, 1, 2], [10, 11, 12], [2…