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python科學(xué)計算,Python科學(xué)計算

云知道Python

Python能否進(jìn)行大規(guī)模數(shù)值計算？

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Python 是非常適合做數(shù)值計算的 ， 幾乎可以說 Python 是除了老牌的 Fortran、C、C之外最適合做數(shù)據(jù)科學(xué)的計算機(jī)語言了 。這從近些年 Python 的發(fā)展勢頭就能窺見一斑 。Python 已經(jīng)力壓 R 及 Matlab ， 在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域風(fēng)生水起 。TIOBE 最新發(fā)布的 9 月編程語言排行榜中 ， Python 憑 4.67% 的增速以 0.26% 的優(yōu)勢力壓 C ， 逆襲成功進(jìn)入 Top 3 。
Python 是一門免費(fèi) ， 靈活且強(qiáng)大的開源語言 。使用 Python 能減少大量的開發(fā)時間 ， 同時提供簡潔易讀的語法 。使用 Python 可以容易地進(jìn)行數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)分析和可視化 。Python 提供了一整套功能強(qiáng)大的庫 ， 用于科學(xué)計算及機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)應(yīng)用 。Python 做數(shù)值計算的基礎(chǔ)是 numpy 庫 。numpy 是 Python 中最常用的數(shù)值計算庫 ， 提供了一個通用且功能強(qiáng)大的高維數(shù)組結(jié)構(gòu)及大量的科學(xué)計算函數(shù)（其中相當(dāng)一部分和 scipy 有交叉） ， 是 Python 中幾乎所有其他科學(xué)計算庫的基礎(chǔ) 。
Python 在 numpy 的基礎(chǔ)上打造了一個完整的科學(xué)計算生態(tài)系統(tǒng) ， 其中最常用的包括：scipy: 在 numpy 的基礎(chǔ)上提供了科學(xué)計算中各種常見問題的解決工具 ， 包括數(shù)學(xué)物理中的各種特殊函數(shù) ， 數(shù)值積分 ， 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、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、物理學(xué)等方面的功能 ， 能在很大程度上代替 Mathematica 和 Matlab 的符號計算功能 。
IPython: 一個 Python 的交互式開發(fā)和計算環(huán)境 ， 比 Python 自帶的 shell 好用且功能強(qiáng)大得多 ， 支持變量自動補(bǔ)全 ， 自動縮進(jìn) ， 支持 bash shell 命令 ， 內(nèi)置了許多很有用的功能和函數(shù) 。IPython notebook 可以將代碼、圖像、注釋、公式和作圖集于一體 ， 已經(jīng)成為用 Python 做教學(xué)、計算、科研的一個重要工具 。
matplotlb: Python 做科學(xué)計算最常用和最重要的畫圖和數(shù)據(jù)可視化工具包 。pandas: Python 中常用的數(shù)據(jù)分析包 ， 適合時間序列及金融數(shù)據(jù)分析 。scikit-learn：Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫 。它具有各種分類 ， 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 均值等各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法 ， 可以與 Python 數(shù)值和科學(xué)計算庫 numpy 和 scipy 互操作 。
以上是 Python 中較為基礎(chǔ)的數(shù)值和科學(xué)計算工具 ， 一般來說只適用于在單臺機(jī)器上進(jìn)行計算工作 ， 雖然可以使用多個線程或者 joblib 之類的工具進(jìn)行并行加速（IPython.parallel模塊例外 ， 可以運(yùn)行在一個由多臺計算機(jī)組成的集群上） 。如果要進(jìn)行更大規(guī)模的數(shù)值和科學(xué)計算 ， 使用并行及分布式計算就很有必要了 。
Python 也提供了相應(yīng)的工具來支持大規(guī)模的并行分布式計算 ， 可以使用的工具有：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)度器和若干并行的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Dask Array 是一個分布式并行的 numpy 數(shù)值 ， Dask Bag 是一個分布式并行的 Python序列集合 ， Dask Dataframe 是一個分布式并行的 Pandas dataframe 。

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