matlab中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)怎么設(shè)置？由于每個網(wǎng)絡(luò)層的功能不同，所選擇的激活函數(shù)的不同結(jié)果也會不同。所以需要注意的是，輸出層一般采用logsig purPython能否進行大規(guī)模數(shù)值計算？Pytho

matlab中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)怎么設(shè)置？

由于每個網(wǎng)絡(luò)層的功能不同，所選擇的激活函數(shù)的不同結(jié)果也會不同。所以需要注意的是，輸出層一般采用logsig pur

Python能否進行大規(guī)模數(shù)值計算？

Python非常適合數(shù)值計算，幾乎可以說是除了老Fortran，C，C之外最適合數(shù)據(jù)科學的計算機語言，這一點從Python這幾年的發(fā)展勢頭就可以看出來。Python壓過R，壓過Matlab，在數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域風生水起。在TIOBE 9月發(fā)布的最新編程語言排行榜中，Python以4.67%的增長率和0.26%的優(yōu)勢擊敗C，成功進入Top 3。

Python是一種免費、靈活、強大的開源語言。使用Python可以減少大量開發(fā)時間，并提供簡潔易讀的語法。Python可以方便地用于數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)分析和可視化。Python為科學計算和機器學習相關(guān)的應用提供了一套強大的庫。

Python 的數(shù)值計算基于numpy庫。Numpy是Python中最常用的數(shù)值計算庫，它提供了一個通用而強大的高維數(shù)組結(jié)構(gòu)和大量的科學計算函數(shù)(相當一部分是跨scipy的)，是Python中幾乎所有其他科學計算庫的基礎(chǔ)。

Python基于numpy構(gòu)建了完整的科學計算生態(tài)系統(tǒng)，其中最常用的有:

在numpy的基礎(chǔ)上，scipy:提供了解決科學計算中各種常見問題的工具，包括數(shù)學物理中的各種特殊函數(shù)、數(shù)值積分、最優(yōu)化、插值、傅立葉變換、線性代數(shù)、信號處理、圖像處理、隨機數(shù)和概率分布、統(tǒng)計學等等。sympy: Python中的符號計算庫支持符號計算、高精度計算、模式匹配、繪圖、方程求解、微積分、組合數(shù)學、離散數(shù)學、幾何、概率統(tǒng)計、物理等功能，可以在很大程度上替代Mathematica和Matlab的符號計算功能。Python的交互式開發(fā)和計算環(huán)境IPython:比Python 自己的殼。它支持變量的自動完成和縮進，bash sh: Python是科學計算最常用和最重要的繪圖和數(shù)據(jù)可視化工具包。Pandas: Python常用的數(shù)據(jù)分析包，適合時間序列和金融數(shù)據(jù)分析。scikit-learn:python ;的機器學習庫。它擁有多種分類、回歸和聚類算法，包括支持向量機、隨機森林、梯度增強、K-means等機器學習算法，并能與Python數(shù)值和科學計算庫numpy和scipy互操作。

以上是Python中基本的數(shù)值和科學計算工具，一般來說只適合在單機上計算，雖然可以使用多個線程或joblib等工具進行并行加速(模塊除外，可以在多臺計算機組成的集群上運行)。如果要進行大規(guī)模的數(shù)值和科學計算，就必須使用并行和分布式計算。Python也提供了相應的工具來支持大規(guī)模并行分布式計算?？梢允褂玫墓ぞ哂?

Dask:Dask是一個用于數(shù)值和科學計算的靈活的并行計算庫，它提供了一個優(yōu)化的并行任務(wù)調(diào)度器和幾種并行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):Dask Array是分布式并行numpy值，Dask Bag是分布式并行Python序列集，Dask Dataframe是分布式并行Pandas dataframe。此外，Dask-ML將scikit-learn中的所有機器學習算法并行化，可以處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)操作。

Mpip4py: MPI(消息傳遞)庫mpi4py:Python。Mpi4py庫與numpy數(shù)組緊密結(jié)合，可以在包括不同計算節(jié)點在內(nèi)的不同Mpi進程之間高效交換numpy數(shù)組數(shù)據(jù)。使用mpi4py可以很容易地在Python中編寫基于MPI的并行計算程序，然后在大型計算集群或超級計算機上運行。我個人的【簡書主題】()和【CSDN博客專欄】()有專門介紹mpi4py并行計算的文章，并提供了大量的程序?qū)嵗?。有需要或者有興趣的可以了解一下。

:支持多種形式的并行計算，包括單程序多數(shù)據(jù)流(SPMD)并行、多程序多數(shù)據(jù)流(MPMD)并行、MPI并行、數(shù)據(jù)并行等。，而且整合計算任務(wù)部門非常容易。程序到集群并行執(zhí)行。

PySpark: Python API for Spark，可用于Python中的大數(shù)據(jù)分析和大規(guī)模機器學習應用?？赡懿惶m合大規(guī)模高性能數(shù)值和科學計算。

大規(guī)模數(shù)值和科學計算往往涉及大量的數(shù)據(jù)I/O操作，I/O操作往往是高性能計算的瓶頸。MPI的ROMIO庫提供了高效的并行I/O支持，mpi4py可用于并行I/O操作，或支持并行I/O的科學數(shù)據(jù)存儲文件格式，如HDF5(層次數(shù)據(jù)格式)。Python中的H5py和PyTable提供了對HDF5文件的數(shù)據(jù)操作支持，Pandas中也有相應的函數(shù)讀取或存儲HDF5文件中的數(shù)據(jù)。