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Python科学计算为目标学习路线应该怎么走
Python科学计算为目标学习路线应该怎么走
基础知识学习在你深入了解Python的数据科学库之前，你首先需要学习一些Python的基础知识。Python是一门面向对象的编程语言。在Python中，对象既可以赋值给一个变量，也可以作为参数传递给一个函数。以下都是Python中的对象：数字、字符串、列表、元组、集合、字典、函数以及类。Python中的函数与普通数学中的函数基本上是一致的——它接收输入数据，对数据进行处理并输出结果。输出的结果完全取决于函数是如何被设计的。另一方面，Python中的类是被设计为输出其他对象的对象的原型。如果你的目标是编写快速、可复用、易于修改的Python代码，那么你必须使用函数和类。使用函数和类有助于保证代码的高效与整洁。现在，让我们看看Python中有哪些可用的数据科学工具库。科学计算：Numpy与ScipyNumpy是一个主要用于处理n维数组对象的Python工具包，而Scip乏鼎催刮诎钙挫水旦惊y则提供了许多数学算法与复杂函数的实现，可用来扩展Numpy库的功能。Scipy库为Python添加了一些专门的科学函数，以应对数据科学中的一些特定任务。为了在Python中使用Numpy（或其他任何Python库），你必须首先导入对应的工具库。当你使用普通的Python程序时——未使用任何外部扩展（例如工具库）的Python程序——你只能受限地使用一维列表来存储数据。但是，如果你使用Numpy库来扩展Python，你可以直接使用n维数组。（如果你想知道的话，n维数组是包含一个或多个维度的数组。）最开始就学习Numpy，是因为在使用Python进行科学计算时Numpy必不可少。对Numpy的深入了解将有助于你高效地使用Pandas和Scipy这样的工具库。数据再加工：PandasPandas是数据再加工过程中使用的最为广泛的工具。它包含为使数据分析更加快速便捷而设计的高级数据结构与数据操作工具。对于使用R语言进行统计计算的用户，一定不会对DataFrame的变量名感到陌生。Pandas是Python成长为一个强大而高效的数据分析平台的关键因素之一。接下来，我将向你展示如何使用Pandas处理一个小型数据集。DataFrame是一个电子表格结构，包含一个有序的列集合。每个列都可以有不同的变量类型。DataFrame既包含行索引，也包含列索引。可视化：Matplotlib + Seaborn + BokehMatlplotlib是Python中一个用于数据可视化的模块。Matplotlib可使你轻松地绘制线形图、饼状图、直方图以及其他专业图表。你可以使用Matplotlib自定义图表中的每个细节。当你在IPython中使用Matplotlib时，Matplotlib具备缩放、平移等交互特性。Matplotlib在所有操作系统上均支持不同的GUI后端，同时，它也可以将图表导出为若干种常见的图像格式，如PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化工具库，用来在Python中创建富有吸引力且内容翔实的统计图表。Seaborn的主要特点在于，其仅使用相对简单的命令就可以从Pandas数据中创建出复杂的图表类型。机器学习: Scikit-learn机器学习的目标在于通过向机器（软件）提供一些示例（如何执行任务或者执行什么无法完成任务）来教会机器执行任务。Python中有很多机器学习的工具库，然而，Scikit-learn是最受欢迎的一个。Scikit-learn建立在Numpy......Web开发 如Flask、Django、Tornado等等，需要良好的文档阅读能力。 推荐书籍： 《FlaskWeb开发：基于Python的Web应用开发实战》、《The Django Book》等。渗透测试 陡峭的学习曲线，需要其它如汇编、计算机网络、数据结构等基础知识。推荐书籍：《Python灰帽子》、《Python黑帽子》等。数据挖掘/大数据 据说还需要学习其它语言，如R语言等。推荐从Scrapy入手。这里有张图，我认为规划的最好：科学计算 了解不多~_~ ... 推荐书籍：《Python科学计算》。机器学习 了解不多~_~ ... 推荐书籍：《机器学习实战》。软件开发 如Tkinter、wxpython、PyQt、PyGTK+等等。这些图形界面库各有优缺点。其中PyQt普及程度要搞一些，比如说有道词典Linux版、深度截图用的就是PyQt5。有兴趣的鱼油可以移步淘贴PyQt。软件测试测试 如Selenium、QTP等自动化测试工具。有兴趣的鱼油可以移步自动化测试框架Selenium。推荐书籍：《Selenium 2自动化测试实战——基于Python语言》。
没什么好走的，随用随学就是了。核心就是numy,pandas和scipy。
Web开发 如Flask、Django、Tornado等等,需要良好的文档阅读能力。 推荐书籍: 《...……
python做科学计算的特点: 1. 科学库很全。 科学库:numpy,scipy。作图:matpl...……
还可以。。我看了numpy这章。scipy感觉就跟不上了(统计知识太差)。。可能是我基础不行。没有讲...……
Python用在科学计算领域有两大好处: 强大的胶水功能,可以粘合其他的第三方库,处理任何碰到的问题...……
Python(x, y)没有64位的版本,开数组开大了就Memory Error了。 用过Entho...……
还可以。 我看了numpy这章,scipy感觉就跟不上了(统计知识太差),可能是我基础不行,没有讲p...……
去品品品资源论坛,在那搜下“Python”……
numpy scipy scikit-learn 安装这三个基本可以满足需求,要画图的话再加上 ma...……
数组a的shape属性只有一个元素,因此它是一维数组。而数组c的shape属性有两个元素,因此它是二...……
Python(x, y)没有64位的版本,开数组开大了就Memory Error了。 用过Entho...
五金者，指金、银、铜、铁、锡五项金属材料之称，五金材料之产品，通常只分为大五金及小五金两大类。大五金指钢板、钢筋，扁铁、万能角钢、槽铁、工字铁及各类型之钢铁材料，小五金则为建筑五金、白铁皮、锁类铁钉、铁丝、钢铁丝网、钢丝剪、家庭五金、各种工具等等。就五金之性质与用途，应分钢铁材料、非铁金属材料、机械机件、传动器材、辅助工具、工作工具、建筑五金、家庭五金等八大类
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