【知识图谱】python科学计算包

谁践踏了优雅 2022-03-19 04:28 294阅读 0赞

# 概述 #

之前做数据处理用的比较多的是Matlab,因为环境配置简单，不像c++,java在配置上存在一下一些问题

*  编译器会生成工程文件，这些工程能文件通常较大，在上传例如`github`时需要剔除较大的工程文件例如`.proj`等是c++、java创建工程时生成的一些文件，而分享只需分享`.cpp`,`.h`,`.java`等实际功能代码文件，其他人需要将这些重新在编译器中进行导入，配置，运行含main函数的`.cpp`
 *  在引用其他`.cpp`中的函数时需要写头文件`.h`，在头文件里写函数原型，在主`.cpp`中`include .h`,或者在主`cpp`中开头写所有需要引用函数的函数原型
 *  一个工程里只能存在一个main函数，当运行其他功能时需要将冲突的功能注释掉
 *  经常要配置连接一些打包的函数例如`.dll`,`.lib`,很多开源包也是以打包的形式发布，无法看到源代码。  
    **因此c++、java等基础语言适合做大型实用性工程 ，优化等方面技术，但对于代码分享复现存在一定门槛**

而matlab在基本数据处理方面有一下一些优点

*  .m文件可以独立运行不需要复杂配置，引用其他.m中的函数只需确保放在统一文件夹下，或者添加文件夹路径
 *  IDE不需要复杂的配置，.m文件即开即用
 *  后台变量数据查看较为方便，不以缓存的形式消亡

而python在matlab基础上又具备了数据处理方面的一些优势

*  matlab具备的优点python都具备
 *  数据处理方面的科学包比较丰富且比较系统
 *  有例如anaconda的包管理工具

以下整理一些python关于数据处理相关的开源库  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTM5NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 参考资料 #

## 官方文档 ##

[https://scipy.org/][https_scipy.org]  
官方文档里面分里几个层次的指南

*  developer guide 开发者指南
 *  reference guide 用户参考指南（介绍得更为详细）
 *  user guide 用户指南（偏重用户使用）

## 好的学习笔记（Lecture Note） ##

[http://scipy-lectures.org/][http_scipy-lectures.org]

# 好的中文手册， #

*  Numpy [https://www.numpy.org.cn/][https_www.numpy.org.cn]
 *  Pandas [https://www.pypandas.cn/][https_www.pypandas.cn]  
    pandas API速查 [https://www.jianshu.com/p/a77b0bc736f2][https_www.jianshu.com_p_a77b0bc736f2] 翻译自 ([https://www.dataquest.io/blog/pandas-cheat-sheet/][https_www.dataquest.io_blog_pandas-cheat-sheet] )
 *  Matplotlib [http://reverland.org/python/2012/09/07/matplotlib-tutorial/][http_reverland.org_python_2012_09_07_matplotlib-tutorial]
 *  keras [https://keras.io/zh/][https_keras.io_zh]
 *  Scikit-Learn [http://sklearn.apachecn.org/\#/\*][http_sklearn.apachecn.org]

--------------------

*  [Doraengineer’s blog说明][Doraengineer_s blog]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTM5NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220319/3b91eb093f0c4d88920aed71cb474e45.png
[https_scipy.org]: https://scipy.org/
[http_scipy-lectures.org]: http://scipy-lectures.org/
[https_www.numpy.org.cn]: https://www.numpy.org.cn/
[https_www.pypandas.cn]: https://www.pypandas.cn/
[https_www.jianshu.com_p_a77b0bc736f2]: https://www.jianshu.com/p/a77b0bc736f2
[https_www.dataquest.io_blog_pandas-cheat-sheet]: https://www.dataquest.io/blog/pandas-cheat-sheet/
[http_reverland.org_python_2012_09_07_matplotlib-tutorial]: http://reverland.org/python/2012/09/07/matplotlib-tutorial/
[https_keras.io_zh]: https://keras.io/zh/
[http_sklearn.apachecn.org]: http://sklearn.apachecn.org/#/*
[Doraengineer_s blog]: https://blog.csdn.net/weixin_42641395/article/details/82558190