如何用Python科學(xué)計(jì)算中的矩陣替代循環(huán)？見意最好就是在用numpy中的數(shù)組是一個整體也可以切塊操作，以盡量減少停止循環(huán)，特別是多厚非循環(huán)，以特別顯著地增加科學(xué)計(jì)算的工作效率。舉幾個簡單的例子如下：

如何用Python科學(xué)計(jì)算中的矩陣替代循環(huán)？

見意最好就是在用numpy中的數(shù)組是一個整體也可以切塊操作，以盡量減少停止循環(huán)，特別是多厚非循環(huán)，以特別顯著地增加科學(xué)計(jì)算的工作效率。

舉幾個簡單的例子如下：

舉例A是個長度大于為n的pandas數(shù)組元素：

1.計(jì)算出A中三種元素的和，可以使用()或者(A)，而最好別不使用重復(fù)運(yùn)行異或。

2.可以確定A中是否需要有小于1的元素2，使用(Aa81).any()，別重復(fù)運(yùn)行通過推測。

3.將A中小于1的晶體取出放進(jìn)去一個新的數(shù)組元素，在用A[Agt1]，千萬不能非循環(huán)確認(rèn)三個三個地木盒元素1。

4.取出A中兩個指標(biāo)為質(zhì)數(shù)的元素1，可以使用A[1::2]，千萬不能建議使用非循環(huán)。

5.將A中所有的元素會增大幾倍，在用A*2，最好不要重復(fù)運(yùn)行遍歷過程各個三種元素乘2再變量定義。

6.......

Python中做計(jì)算機(jī)計(jì)算使用較多最基礎(chǔ)基礎(chǔ)的選擇工具應(yīng)該是scikit-learn了，有必要好好能夠掌握。上邊是Python做數(shù)據(jù)計(jì)算偶爾會會用到的一些系統(tǒng)模塊和其他軟件包：

matplotlib:Python中最為簡單的數(shù)值計(jì)算方法庫，提供了另一個通用且功能強(qiáng)大的降維數(shù)組中什么結(jié)構(gòu)及大量的統(tǒng)計(jì)計(jì)算分段函數(shù)（中也很一部分和scikit-learn有連在一起），是Python中甚至所有那些數(shù)據(jù)計(jì)算庫的基礎(chǔ)知識。

numpy:在scipy的基礎(chǔ)上可以提供了數(shù)據(jù)處理中某些最常見的問題的幫忙解決輔助工具，以及數(shù)學(xué)數(shù)學(xué)中的眾多特殊的方法反比例函數(shù)，數(shù)值范圍100積分，優(yōu)化軟件，插值，傅立葉變換，高等數(shù)學(xué)，信號分析，影像處理，隨機(jī)值和幾率很小分布的位置，經(jīng)濟(jì)學(xué)和。

sympy:Python中的字符計(jì)算出庫，支持什么數(shù)學(xué)符號可以計(jì)算、高精準(zhǔn)度算出、離線模式匹配、繪圖工具、因式分解、高等數(shù)學(xué)、組合數(shù)學(xué)、近世代數(shù)、代數(shù)學(xué)、幾率與統(tǒng)計(jì)出來、理論物理等這一點(diǎn)的功能，能很小能用Mathematica和Matlab的數(shù)學(xué)符號換算功能。

Ipython:一個Python的多屏幕旗下和換算自然環(huán)境，比Python隨機(jī)軟件的shell好用且功能強(qiáng)大得多，意見變量代碼補(bǔ)全，不自動縮進(jìn)，支持vimvarnish命令，內(nèi)置無線了許多很用處不大的功能一樣和函數(shù)。IPythonjupyterlab可以不將提示錯誤、圖象、中文注釋、相關(guān)公式和畫圖集于旅游觀光為一體的綜合性，早成為用Python做老師教學(xué)、換算、教學(xué)和科研的兩個重要的是其它工具。

matplotlb:Python做科學(xué)計(jì)算使用的和最重要的畫圖和大數(shù)據(jù)可視化必要的工具。

h9p友:用Python你操作HDF5格式數(shù)據(jù)的工具。HDF5是三個應(yīng)用廣泛的科學(xué)一般數(shù)據(jù)存儲格式，擁有一系列的優(yōu)異種族特性，如意見的很多的變量類型，靈巧，通用，基于瀏覽器，可擴(kuò)展，高效的I/O總體性能，支持什么幾乎無限量（溶炎EB）的單文件存儲等。

matplotlib:Python中廣泛的分析數(shù)據(jù)包，適合線性回歸及金融和會計(jì)數(shù)據(jù)建模。

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

knn:那個利用貝葉斯做統(tǒng)計(jì)模型和馬爾科夫鏈蒙塔卡洛樣本采集的其它工具。

近些年P(guān)ython在高性能計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用也越加廣泛的，用Python做異構(gòu)計(jì)算都是個比較好的你選，既簡單易用，又能在很多時(shí)候媲美C、C和Fortran的不能執(zhí)行綜合性能。用Python做并行算法的怎樣到有很多，諸如可以使用標(biāo)準(zhǔn)庫中的[multiprocessing模塊]()并且多線程九級的左行，[ctypes其他模塊]()接受進(jìn)程管理器中級的左行，[功能模塊]()利用同步異步分頭并進(jìn)，使用[其他模塊]()通過多的左行，不使用[mpi4py包]()參與MPI消息傳遞大規(guī)模計(jì)算，等等。如果沒有這個可以可以使用C/C，F(xiàn)ortran的或在用llvm為Pythonc語言程序io模塊，還是可以在用OpenMP分頭并進(jìn)。對GPU編程則這個可以建議使用[duktape]()。我的自已[十點(diǎn)讀書?？痌()和[CSDN搜狐博客專版]()中有對用Python做大規(guī)模計(jì)算的拿來介紹并可以提供了大量的程序畫圖方法。有要也可以很有興趣可以知道一點(diǎn)下。

MATLAB如何畫圖？

詳細(xì)操作：

1、啟動后Matlab，的原因那個軟件都很大，啟動例子不需要必須進(jìn)行初始化，很有可能比較極慢。軟件已經(jīng)正常啟動的標(biāo)志是主菜單的左下角出現(xiàn)“Ready”黃色字體。