Python能否進(jìn)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(xué)的計算機(jī)語言，這一點從Python這幾年的發(fā)展勢頭就可以看出來。Python

Python能否進(jìn)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(xué)的計算機(jī)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(xué)領(lǐng)域風(fēng)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(jìn)入Top 3。

Python是一種免費、靈活、強(qiáng)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(xué)計算和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的應(yīng)用提供了一套強(qiáng)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(qiáng)大的高維數(shù)組結(jié)構(gòu)和大量的科學(xué)計算函數(shù)(相當(dāng)一部分是跨scipy的)，是Python中幾乎所有其他科學(xué)計算庫的基礎(chǔ)。

Python基于numpy構(gòu)建了完整的科學(xué)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(xué)計算中各種常見問題的工具，包括數(shù)學(xué)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(jī)數(shù)和概率分布、統(tǒng)計學(xué)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(xué)、離散數(shù)學(xué)、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(jìn)，bash sh: Python是科學(xué)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(jī)器學(xué)習(xí)庫。它擁有多種分類、回歸和聚類算法，包括支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、梯度增強(qiáng)、K-means等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并能與Python數(shù)值和科學(xué)計算庫numpy和scipy互操作。

以上是Python中基本的數(shù)值和科學(xué)計算工具，一般來說只適合在單機(jī)上計算，雖然可以使用多個線程或joblib等工具進(jìn)行并行加速(模塊除外，可以在多臺計算機(jī)組成的集群上運(yùn)行)。如果要進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)值和科學(xué)計算，就必須使用并行和分布式計算。Python也提供了相應(yīng)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(xué)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(jī)器學(xué)習(xí)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(jìn)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(jī)上運(yùn)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。

它支持各種形式的并行計算，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。將計算任務(wù)部署到集群上進(jìn)行并行執(zhí)行是非常容易的。

PySpark: Python API for Spark，可用于Python中的大數(shù)據(jù)分析和大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。可能不太適合大規(guī)模高性能數(shù)值和科學(xué)計算。

大規(guī)模數(shù)值和科學(xué)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，也可用于支持并行I/O的科學(xué)數(shù)據(jù)存儲文件格式，如HDF5(分層數(shù)據(jù)格式)。Python中的H5py和PyTabl

import numpy as np是什么意思？

將NUMPY作為NP導(dǎo)入。

擴(kuò)展信息:

NumPy系統(tǒng)是Python的開源數(shù)值計算擴(kuò)展。這個工具可以用來存儲和處理大型矩陣，比Python 自己的嵌套列表結(jié)構(gòu)(也可以用來表示矩陣(matr

用python實現(xiàn)的科學(xué)計算包。包括:1。一個強(qiáng)大的N維數(shù)組對象數(shù)組；2.比較成熟的(廣播)函數(shù)庫；3.集成C/C和Fortran代碼的工具包；4.實用線性代數(shù)，傅立葉變換和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)。Numpy和稀疏矩陣運(yùn)算包scipy一起使用更方便。

NumPy(Numeric Python)提供了很多先進(jìn)的數(shù)值編程工具，比如矩陣數(shù)據(jù)類型、向量處理、復(fù)雜的運(yùn)算庫等。專為嚴(yán)格的數(shù)字處理而設(shè)計。

它大多被許多大型金融公司和核心科學(xué)計算組織使用，如勞倫斯·利弗莫爾(Lawrence Livermore)，NASA用它來處理一些原本由C、Fortran或Matlab完成的任務(wù)。