python字典對應(yīng)三個(gè)值怎么求和？對字典的值求逆是復(fù)雜的操作，假設(shè)字典為dict1{#34a#34:12,#34b#34:34,#34c#34:56}三個(gè)鍵為#34a#34,#34b#34,#34c

python字典對應(yīng)三個(gè)值怎么求和？

對字典的值求逆是復(fù)雜的操作，假設(shè)字典為

dict1{#34a#34:12,#34b#34:34,#34c#34:56}

三個(gè)鍵為#34a#34,#34b#34,#34c#34，三個(gè)值為12，34，56

dict1的方法values換取的應(yīng)該是如何制定元組

dict_values([12,34,56])

對己數(shù)列求和表就行。

dict1{#34a#34:12,#34b#34:34,#34c#34:56}

mysum0

afteriof():

mysumi

print(mysum)

#102

簡單的寫，那是

print(if(()))

#102

如何用Python科學(xué)計(jì)算中的矩陣替代循環(huán)？

建議您注意不使用numpy中的數(shù)組整個(gè)結(jié)構(gòu)或者切片操作，以盡量減少循環(huán)，特別是多貴循環(huán)，以比較顯著地能提高科學(xué)計(jì)算的效率。

舉幾個(gè)簡單的例子如下：

打比方A是一個(gè)長度為n的numpy數(shù)組：

1.計(jì)算A中元素的和，不使用()也可以(A)，而千萬不能建議使用循環(huán)求和。

2.推測A中是否是有大于01的元素，使用(Adstrok1).any()，不要循環(huán)接受判斷。

3.將A中大于11的元素接過盛有個(gè)新的數(shù)組，不使用A[Agt1]，最好別非循環(huán)確定一個(gè)兩個(gè)地木盒元素。

4.接過A中指標(biāo)為奇數(shù)的元素，在用A[1::2]，不要在用循環(huán)。

5.將A中所有元素增大許多倍，不使用A*2，最好別重復(fù)運(yùn)行遍歷數(shù)組每個(gè)元素乘2再定義變量。

6.......

Python中做科學(xué)計(jì)算最常用最基礎(chǔ)的工具就是scipy了，有必要好好的能夠掌握。下面是Python做科學(xué)計(jì)算經(jīng)常會(huì)要用的一些模塊和軟件包：

numpy:Python中最常用的數(shù)值計(jì)算庫，可以提供了一個(gè)通用且功能強(qiáng)大的高維數(shù)組結(jié)構(gòu)及大量的科學(xué)計(jì)算函數(shù)（其中相當(dāng)一部分和scipy有交叉的十字），是Python中全都所有其他科學(xué)計(jì)算庫的基礎(chǔ)。

scipy:在numpy的基礎(chǔ)上能提供了科學(xué)計(jì)算中各種常見問題的解決工具，包括數(shù)學(xué)物理中的各種特殊能量函數(shù)，數(shù)值積分，優(yōu)化系統(tǒng)，插值，傅立葉變換，線性代數(shù)，信號(hào)處理，圖像處理，隨機(jī)數(shù)和概率分布，統(tǒng)計(jì)學(xué)等等。

sympy:Python中的符號(hào)計(jì)算庫，意見符號(hào)可以計(jì)算、高精度計(jì)算、模式版本問題、繪圖、解方程、微積分、組合數(shù)學(xué)、離散數(shù)學(xué)、幾何學(xué)、概率與統(tǒng)計(jì)、物理學(xué)等方面的功能，能很小可以用Mathematica和Matlab的符號(hào)計(jì)算功能。

Ipython:一個(gè)Python的多屏幕開發(fā)和計(jì)算環(huán)境，比Python自帶的shell好用且功能強(qiáng)大得多，支持什么變量代碼補(bǔ)全，自動(dòng)縮進(jìn)，接受bashshell命令，外接了許多很用處的功能和函數(shù)。IPythonnotebook可以不將代碼、圖像、注釋、公式和作圖集于一體，早藍(lán)月帝國用Python做教學(xué)、可以計(jì)算、科研的一個(gè)有用工具。

matplotlb:Python做科學(xué)計(jì)算最常用和最最重要的畫圖和數(shù)據(jù)可視化工具包。

h5py:用Python操作HDF5格式數(shù)據(jù)的工具。HDF5是一個(gè)應(yīng)用廣泛的科學(xué)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，擁有一系列的非常優(yōu)異特性，如意見相當(dāng)多的數(shù)據(jù)類型，靈巧，通用，跨平臺(tái)，可擴(kuò)展，高效穩(wěn)定的I/O性能，允許幾乎無限量（高達(dá)EB）的單文件存儲(chǔ)等。

pandas:Python中具體方法的數(shù)據(jù)分析包，比較適合時(shí)間序列及金融數(shù)據(jù)分析。

emcee:Python實(shí)現(xiàn)的馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC）庫。

pymc:兩個(gè)實(shí)現(xiàn)方法貝葉斯統(tǒng)計(jì)模型和馬爾科夫鏈蒙塔卡洛采樣點(diǎn)的工具。

近些年P(guān)ython在高性能計(jì)算領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越大應(yīng)用廣泛，用Python做并行計(jì)算也一個(gè)比較好的選擇，既簡單易用，又能在并不一定匹敵C、C和Fortran的執(zhí)行性能。用Python做并行計(jì)算的途徑有很多，比如建議使用標(biāo)準(zhǔn)庫中的[threading模塊]()接受線程級(jí)別的并行，[multiprocessing模塊]()通過進(jìn)程級(jí)別的并行，[concurrent.futures模塊]()實(shí)現(xiàn)方法同步異步右行，在用[模塊]()接受多種手段的并行，使用[mpi4py包]()進(jìn)行MPI消息傳遞并行計(jì)算，等等。要是也可以建議使用C/C，F(xiàn)ortran也可以使用cython為Python編譯程序擴(kuò)展模塊，還也可以使用OpenMP分頭并進(jìn)。對GPU編程則可以在用[pyCUDA]()。我的個(gè)人[簡書專題]()和[CSDN博客專欄]()中有對用Python做并行計(jì)算的專門介紹并提供了大量的程序?qū)嵗Ｓ行枰蚴歉信d趣可以所了解下。