Python科学计算—numpy模块总结（1）

作为一个本科学数学专业，目前研究非线性物理领域的研究僧。用什么软件进行纯科学计算好,Fortran永远是第一位的；matlab虽然很强大，可以很容易的处理大量的大矩阵，但是求解我们的模型（有时可能是几万个方程，而且需要演化很长时间才能到达稳态）使用matlab计算是很慢的。Python相对matlab来说，在速度上处于Fortran与matlab中间。

Python处理科学计算只是它很小的一部分功能.python是交互式解释语言,开源的，拥有大量的第三方模块，可以跨平台，网页爬虫，数据挖掘，数据库应用，多媒体应用，Web开发，电子游戏的应用等；对于我这个非计算机专业的，不打算读博，未来想进入互联网的学渣来说，学习python语言是一个很好的选择。

# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Tue Nov 01 15:38:10 2016
科学计算，模块numpy,
@author: whb
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import numpy
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一维数组的建立，索引与切片
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a=numpy.arange(5)
arr=numpy.array([numpy.arange(4),numpy.arange(4)])
a=arange(5) #得到一个5个元素的数组；
b=a[1:]#得到第1个元素以后的元素
a[::-1]#反转
"""
多维数组
"""
'建立'
#方法一
two_d_array=array([arange(5),4*arange(5)])
tree_d_array=array([[arange(5),4*arange(5)],[arange(5),4*arange(5)]])
#方法二:使用reshape()与arange()函数结合
two=arange(6).reshape(2,3)
tree=arange(18).reshape(2,3,3)
'操作（索引，复制，删除，替换），展开'
two[:,1]#与matlab相同
two[:,1]=[3,5] #复制
tree[1,...] #得到第二层所有的元素
tree[1,1,:] #得到第二层的第二行的元素
tree[::-1]#将一层的元素与第二层的元素交换
d=tree.ravel() #ravel函数，只是展开，显示。
tree_zk=tree.flatten() #flatten()函数会请求内存保留结果
"""
数组的组合：水平、垂直、深度组合。（vstack,dstack,hstack,column_stack,row_stack）这些函数都是以元组
作为参数
"""
A=arange(9).reshape(3,3)
B=2*A #2乘以A数组中的每一个元素
"水平组合"
A_B=hstack((A,B)) #(A,B)组成一个元组传递给函数hstack()
"垂直组合"
A_B_V=vstack((A,B))
"深度组合"
A_B_d=dstack((A,B))
"""
数组切割：split =hsplit,vsplit,dsplit;
"""
A_split=hsplit(A,3)
A_sp2=vsplit(A,3)
A.tolist() #转为列表
"""
文件读写
"""
eye_1=numpy.eye(2) #创建一个单位矩阵2*2
i=range(17)
numpy.savetxt("w.txt",i)#保存一个数组
##方法二
f=open('f.txt','a') # w,r,a(写入、读取、追加)
for j in range(0,100):
    f.write(str(j)+'\n')
f.close()
#读取文件里的内容
#方法一
read_file=open('f.txt','r')
aa=read_file.read()
##方法二loadtxt()函数
tttt=numpy.loadtxt('f.txt') #得到一个数组