初學(xué)者學(xué)習(xí)Python是怎樣一種體驗(yàn)？很多朋友都是0基礎(chǔ)，在你選擇編程語(yǔ)言的時(shí)候，不知道哪種語(yǔ)言才是更適合自己去全面學(xué)習(xí)的?，F(xiàn)在全世界有的很多的Python語(yǔ)言用戶，千鋒Python按照調(diào)查發(fā)現(xiàn)自己大

初學(xué)者學(xué)習(xí)Python是怎樣一種體驗(yàn)？

很多朋友都是0基礎(chǔ)，在你選擇編程語(yǔ)言的時(shí)候，不知道哪種語(yǔ)言才是更適合自己去全面學(xué)習(xí)的?，F(xiàn)在全世界有的很多的Python語(yǔ)言用戶，千鋒Python按照調(diào)查發(fā)現(xiàn)自己大家你選擇Python充當(dāng)編程開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，要注意有以下好多種原因：

第一點(diǎn)，Python編寫(xiě)代碼的速度非?？欤⑶腋犹貏e注重代碼的可讀性，非常合適多人組織的項(xiàng)目。它具備什么了比以前民間的腳本語(yǔ)言要好的可賞識(shí)性，維護(hù)起來(lái)也很更方便。Pythonc語(yǔ)言程序的代碼不落俗套，變更土地性質(zhì)的效率是以外語(yǔ)言的好幾倍。

第二點(diǎn)，Python支持多平臺(tái)開(kāi)發(fā)，用它匯編語(yǔ)言的代碼也可以不經(jīng)由一丁點(diǎn)轉(zhuǎn)換就能在Linux與Windows系統(tǒng)完全沒(méi)有移植，在蘋(píng)果iOS系統(tǒng)也還沒(méi)有一丁點(diǎn)兼容性問(wèn)題。

第三點(diǎn)，Python有非常豐富的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)(Standard Library)，標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)連Python安裝程序已經(jīng)再直接安裝到你的系統(tǒng)中地回來(lái)，無(wú)須同時(shí)上網(wǎng)下載。

標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的那些個(gè)模塊從字符串到網(wǎng)絡(luò)腳本編程、游戲開(kāi)發(fā)、科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)庫(kù)接口等都給我們提供給全多的功能應(yīng)用，不是需要我們自己再去造輪子了。

即便學(xué)習(xí)一丁點(diǎn)一門(mén)語(yǔ)言，基礎(chǔ)知識(shí)，是基礎(chǔ)功非常重要，千鋒Python專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)有相當(dāng)豐富編程經(jīng)驗(yàn)的老師會(huì)帶著興奮少走很多彎路，你的進(jìn)步速度也會(huì)快太多了。

無(wú)論是我們學(xué)的目的是什么，看得出來(lái)Python真的是一門(mén)愿意你只是付出時(shí)間去學(xué)習(xí)的優(yōu)秀編程語(yǔ)言。

如何用Python科學(xué)計(jì)算中的矩陣替代循環(huán)？

見(jiàn)意不要可以使用numpy中的數(shù)組是一個(gè)整體的或切片操作，以盡量減少循環(huán)，特別是重的力循環(huán)，以特別顯著地增強(qiáng)科學(xué)計(jì)算的效率。

舉幾個(gè)簡(jiǎn)單的例子不勝感激：

假設(shè)A是個(gè)長(zhǎng)度為n的numpy數(shù)組：

1.計(jì)算A中元素的和，使用()或是(A)，而別在用循環(huán)異或。

2.確定A中有無(wú)有小于1的元素，使用(Adstrok1).any()，最好不要非循環(huán)接受判斷。

3.將A中大于01的元素拿出后放兩個(gè)新的數(shù)組，在用A[Agt1]，千萬(wàn)不能停止循環(huán)判斷一個(gè)個(gè)地拿出元素。

4.木盒A中指標(biāo)為奇數(shù)的元素，可以使用A[1::2]，千萬(wàn)不能在用循環(huán)。

5.將A中所有的元素增大數(shù)倍，使用A*2，不要運(yùn)行遍歷過(guò)程你是什么元素乘2再定義變量。

6.......

Python中做科學(xué)計(jì)算最常用最基礎(chǔ)的工具是scipy了，有必要我們好好掌握到。下面是Python做科學(xué)計(jì)算每天都會(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(kù)，提供給了一個(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)（其中也是非常一部分和scipy有十字交叉），是Python中甚至所有的那些科學(xué)計(jì)算庫(kù)的基礎(chǔ)。

scipy:在numpy的基礎(chǔ)上能提供了科學(xué)計(jì)算中眾多常見(jiàn)問(wèn)題的解決工具，包括數(shù)學(xué)物理中的其它特殊的方法函數(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)就這些。

sympy:Python中的符號(hào)計(jì)算庫(kù)，意見(jiàn)符號(hào)算出、高精度計(jì)算出、模式看操作、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，能不大替代Mathematica和Matlab的符號(hào)計(jì)算功能。

Ipython:兩個(gè)Python的可視化開(kāi)發(fā)和計(jì)算環(huán)境，比Python光盤(pán)驅(qū)動(dòng)的shell好用且功能強(qiáng)大得多，允許變量語(yǔ)法著色，自動(dòng)蜷進(jìn)，支持什么bashshell命令，內(nèi)置藍(lán)牙了許多很用處不大的功能和函數(shù)。IPythonnotebook也可以將代碼、圖像、注釋、公式和作圖集于一體，早就藍(lán)月帝國(guó)用Python做教學(xué)、算出、科研的另一個(gè)重要工具。

matplotlb:Python做科學(xué)計(jì)算最常用和最重要的是的畫(huà)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是個(gè)應(yīng)用廣泛的科學(xué)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，手中掌握一最新出的較優(yōu)秀特性，如允許相當(dāng)多的數(shù)據(jù)類(lèi)型，身形靈活，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(wú)限量（高達(dá)EB）的單文件存儲(chǔ)等。

pandas:Python中廣泛的數(shù)據(jù)分析包，適合時(shí)間序列及金融數(shù)據(jù)分析。

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

pymc:其中一實(shí)現(xiàn)程序貝葉斯統(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)用也更加應(yīng)用范圍，用Python做并行計(jì)算都是個(gè)還好的選擇，既簡(jiǎn)單易用，又能在大部分事情媲美C、C和Fortran的執(zhí)行性能。用Python做并行計(jì)算的途徑有很多，假如在用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的[threading模塊]()接受線程級(jí)別的并行，[multiprocessing模塊]()參與進(jìn)程級(jí)別的并行，[concurrent.futures模塊]()利用同步異步并行，可以使用[模塊]()通過(guò)多種的并行，使用[mpi4py包]()接受MPI消息傳遞并行計(jì)算，就這些。如果也可以建議使用C/C，F(xiàn)ortran或則在用cython為Pythonc語(yǔ)言程序擴(kuò)展模塊，還可以使用OpenMP分頭并進(jìn)。對(duì)GPU編程則是可以可以使用[pyCUDA]()。我的個(gè)人[簡(jiǎn)書(shū)專(zhuān)題]()和[CSDN博客專(zhuān)欄]()中有對(duì)用Python做并行計(jì)算的拿來(lái)能介紹并提供了大量的程序?qū)嵗?。有需要或是感興趣這個(gè)可以打聽(tīng)一下下。