开发工具
pycharm 2023.1, 相比vscode和其它工具,该工具对python集成度很高, 需要额外配置环境什么的,非常方便
API笔记
数学方面函数库的说明: https://www.w3cschool.cn/article/19162038.html
- NumPy: Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
- SciPy: 建立在 Python 的 NumPy 扩展之上的数学算法和便利函数的集合, 它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等。
- SymPy: 是一个 Python 的科学计算库，用强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、求导、解方程、求积分、解微分方程、级数展开、矩阵运算等计算.
- Pandas: 基于 NumPy的开源库, 为了解决数据分析任务而创建的,主要是为了解决其它编程语言、科研环境的痛点。处理数据一般分为几个阶段：数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表，Pandas 是处理数据的理想工具。
https://pypandas.cn/docs/, 学习文档 - Matplotlib: Python 中最著名的绘图系统
https://blog.iyatt.com/?p=6766 - traitsUI: Python中存在Tkinter，wxPython，pyQt4等GUI图像界面编写库，这三类库要求程序员掌握众多的GUI API函数,对于科学计算的应用来说，我们希望可以快速的开发界面，能够交互的处理程序，而不需要花很多精力在界面响应上，那么TraitsUI就是一个理想的选择
API函数笔记记录
numpy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
arange 和 reshape
- np.arange(start, stop, step, dtype) 给定间隔内返回均匀的值, start, stop, step(步进), dtype(数据类型)
- reshape(x, y) 显示形式, 以阵列 x, y 显示, 当为 -1 时, 会根据另外一个值自动计算扩展
x = np.arange(0, 20, 0.1)
print(x)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.show()
随机数生成
x = np.random.randint(1,10) #返回一个随机数
x = np.random.randint(1,10, 2) #返回两个随机数
x = np.random.randint(1,10,(4,4))#返回4*4的阵列,随机数 1~10
x = np.random.uniform(1,10,(m,n))#返回m*n阵列,随机数在1~10分布均匀的浮点数
x = np.random.normal(1,10,(m,n))#返回m*n阵列,符合正态分布值0 方差1
x = np.random.randn(10) #返回10个数,符合标准正态分布
x = np.random.randn(2,10) #返回两组十个数,符合标准正态分布