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直接到官网下载msi安装包安装即可
大多数Linux发行版自带Python2.x版本主程序,因此不需要重新安装Python程序。
安装核心程序只是第一步、为了实现更丰富的科学计算功能,还需要安装一些第三方的扩展库,Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版。官网地址:https://www.anaconda.com/
a=2+3 #这句话的意思是将2+3的值赋予给a
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这里是多行注释 这里是多行注释
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a=2 #赋值 a*2 #a乘以2 a**2 #a的2次方 a,b,c=1,2,3 #相当于a=1,b=2,c=3 s = ‘i like python’ #对变量进行赋值(可赋值字符串) s+’ very much’ #拼接字符串,结果是i like python very much s.slipt(’ ') #对变量以空格分割,结果为[‘i’, ‘like’, ‘python’]
if 条件1: 语句2
elif 条件3:
语句4
else :
语句5
while循环:
s,k=0,0
while k<101: #在3.x环境下此过程为1+2+3+...+101
k=k+1
s=s+k
print(s)
for循环:
s=0
for k in range(101): #在3.x环境下此过程为1+2+3+...+100
s=s+k
print(s)
def定义函数:
def add2(x):
return x+2
print(add2(1)) #返回结果为3
Python的函数可以是多种多样的,比如返回列表:
def add2(x=0,y=0):
return [x+2,y+3]
def add3(x,y):
return x+3,y+3
a,b=add3(1,2) #a=4,b=5
还支持lambda对简单的功能定义“行内函数”,有点像MATLAB里面的“匿名函数”,如下:
f = lambda x: x+2 #定义函数f(x)=x+2
g = lambda x,y = x+y #定义函数g(x,y)=x+y
Python有4个内建的数据结构——list(列表)、tuple(元组)、dictionary(字典)、set(集合),它们可以统称为容器。
列表和元组都是序列结构,很相似,但是又有不同的地方;列表a=[1,2,3],元组a=(1,2,3),用法和功能完全一样。
区别:列表可以被修改,而元组不可以被修改;与列表有关的函数是list,元组是tuple。
列表解析——能够简化我们队列表元素注意进行操作的代码:
a = [1,2,3]
b=[]
for i in a:
b.append(i+2)
print(b) #列表b=[3, 4, 5]
可简化为:
a=[1,2,3]
b=[i=2 for i in a]
print(b) #列表b=[3, 4, 5]
通俗来讲,它也是一个列表,但是它的“下标”不再是以“0”开头的数字,而是让自己定义的“键”(key)开始。
创建一个字典的基本方法为:
d={'today':20,'tomorrow':30} #today/tomorrow就是字典的键,20/30则是键对应的值 d['today'] #该值为20 d['tomorrow'] #该值为30
通过dict()函数转换,或者通过dict.fromkeys来创建:
dict([['today',20],['tomorrow',30]]) #也相当于{'today':20,'tomorrow':30}
dict.fromkeys(['today','tomorrow'],20) #相当于{'today':20,'tomorrow':20}
和数学概念上的集合基本上是一致的。它与列表的区别:
a.在于它的元素的不重合的,而且是无序的;
b.它不支持索引。
一般我们用大括号{}或者set()来创建集合。
s={1,2,2,3} #2会自动去重,得到{1,2,3} s=set([1,2,2,3]) #同样会将列表转换为集合,得到{1,2,3}
集合的运算:
a = t | s #并集
b = t & s #交集
c = t - s #差集(项在t中,但不在s中)
d = t ^ s #对称差集(项在t或s中,但不会同时出现在二者中)
函数式编程主要由几个函数构成:lambda()、map()、reduce()、filter()
a、lambda():主要用来定义“行内函数”
b、map():类似于列表解析,例如:列表解析可以这样写 b =[i+2 for i in a],但是利用map函数我们可以这么写:
a=[1,2,3]
b =map(lambda x: x+2,a)
b=list(b)
print(b) #结果是[3,4,5]
注:在3.x需要b = list(b)这一步,在2.x就不需要。是因为在3.x中map函数进进是创建一个待运行的命令容器,只有其他函数调用它的时候才会返回结果。
map()也接受多参数的函数,如map(lambda x,y:x*y,a,b) 表示将a、b两个列表的元素对应相乘,把结果返回给新列表。map()命令和for循环的对比:列表解析本身还是for命令,在Python中for命令的执行效率不高,而map函数实现了相同的功能,而效率更高
c、reduce()函数:与map函数类似,map()用于逐一遍历,reduce()函数用于递归计算。例如:
reduce(lambda x,y : x\*y,range(1,n+1)) #可以计算n的阶乘
注:在2.x中,上述命令可以直接运行,在3.x中,reduce函数已经被移除了全局命名空间,置于fuctools库中,可通过from fuctools import reduce引入reduce。
上述代码也可用循环语句写成:
s=1
for i in range(1,n+1):
s=s\*i
d、filter()函数:它是一个过滤器,用于筛选列表中符合条件的元素。例如:
b=filter(lambda x : x>5 and x<8,range(10))
b=list(b)
print(b) #结果为[6, 7]
上述语句也可以用列表解析写出:
b=[i for i in range(10) if i>5 and i<8]
我们使用map()、reduce()、filter()最终的目的是兼顾简洁和效率,因为map()、reduce()、filter()的循环速度比Python内置的while和for循环快的多。
import math
math.sin(1) #计算正弦
math.exp(1) #计算指数
math.pi #内置的圆周率常数
重命名库:
import math as m
m.sin(1)
指定导入某个函数:
from math import exp as e
e(1) help('modules') #获得已安装的所有模块名
使用2.x的用户可以通过引入futurn特征的方式兼容代码,如:
#将print变成函数形式,即用print(a)的方式输出:
from __futurn__ import print_function
#3.x的3/2=1.5,3//2=1;2.x的3/2=1
from __futurn__ import division
以安装pandas为例:
打开cmd,输入 pip install pandas,点击回车即可
Python并没有提供真正的数组功能,而numpy则提供了真正的数组功能,它还是很多更高级库的依赖库,,例如scipy、matplotlib、pandas等。numpy内置函数的处理速度是C语言级别的,因此在编写函数的时候应当尽量的使用它们内置的函数,避免出现效率瓶颈的问题(尤其是涉及循环问题)。
安装numpy:
pip install numpy #在Windows中可以像安装其他第三方库一样用pip完成 python setup.py install #Windows还可自行下载源代码,然后用此代码安装 sudo apt-get install python-numpy #在Linux的Ubuntu下安装
numpy的基本操作:
#-\*- coding :utf-8 -\*
import numpy as np #一般用np作为numpy的别名
a = np.array([2,0,1,5]) #创建数组
print(a) #打印结果
print(a[:3]) #引用前3个数字(切片)
print(a.min()) #输出a的最小值
a.sort() #将a的元素从小到大排列,此操作直接修改a,print(a)为[0,1,2,5]
print(a)
b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #创建二维数组
print(b\*b) #输出数组的平方阵[[1,4,9],[16,25,36]]
numpy官网:http://www.numpy.org/或者http://reverland.org/python/2012/08/12/numpy/
SciPy包含的功能有最优化、线性代数、几份、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。SciPy依赖于numpy,因此安装它之前需要先安装numpy,安装scipy和安装numpy在Windows平台上是一样的,直接用pip进行安装即可,sudo apt-get install python-scipy 在Linux的Ubuntu下安装。
SciPy求解非线性方程组和数值积分:
#-\*-coding:utf-8 -\* #求解非线性方程组2x1-x2^2=1,x1^2-x2=2 from scipy.optimize import fsolve #导入求解方程组的函数 def f(x): #定义要求解的方程组 x1=x[0] x2=x[1] return [2\*x1-x2\*\*2-1,x1\*\*2-x2-2] result = fsolve(f,[1,1]) #输出初值[1,1]并求解 print(result) #数值积分 from scipy import integrate #导入积分函数 def g(x): #定义被积函数 return (1-x\*\*2)\*\*0.5 pi_2,err = integrate.quad(g,-1,1) #积分结果和误差 print(pi_2\*2) #有微积分知识知道积分结果为圆周率pi的一半
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