Python(x,y)及库介绍

Maxiee 一直以来都很喜欢 Python 这门语言,现在开始接触到一些科学计算、仿真,又不想使用 matlab ,于是我就有一个想法,就是学习用 Python 来做科学计算。

在这里,Maxiee 推荐《用Python做科学计算》这本书,我的这个系列,就是读这本书的读书笔记。

在这里,Maxiee 主要的开发环境是用 Python(x,y) 在 Win 下搭建的。Python(x,y) 的好处是把要用到的工具打了一个大包,封装成了一个600多M的安装包,在 Windows 下傻瓜安装,免于配置。当然了,在 Linux 下搭建一个同样的环境更加灵活,只需要装上需要的包即可。

导入库的正确姿势

科学计算主要用到两个库: numpy、pylab 和 scipy。

至于这两个库如何导入,原来存在标准的导入方式,也就是“正确姿势”:

[python]
import numpy as np
import scipy as sp
import pylab as pl
[/python]

第一个程序——画正弦波

[python]
x = linspace(0,4*pi,100)
plot(x,sin(x))
[/python]

ipython 交互终端竟然直接把图像生成在代码下面了!好棒!

ipython1

两个 iPython 技巧

1. tab自动补全

2. 函数名后加"?",回车后调出函数手册

感觉好棒啊!

Spyder

这是一个模仿 matlab 的 Python 开发环境,有 Python(x,y) 的作者开发。

其界面和使用上都与 Matlab 有一定的相似性。

NumPy

处理数组的库。效率高。

SciPy

在 NumPy 基础上开发的用于各种科学计算的工具包。

SymPy

符号数学运算库。进行公式推导,符号求解。

话说 Maxiee 超想学习这个库,因为我从小到大都吃计算的亏%>_<%

PyQt4

Python(x,y) 也把 PyQt4 打包在内了,这是 Qt 库的 Python 版本。

Maxiee 有时候在 Linux 里开发的小工具就是用的它。

matplotlib

图表绘制库。精美、多种格式、2D、3D。