深入浅析Python科学计算库Scipy及安装步骤

　　

　　

<强> 1.1,Scipy简介及安装

　　

官网:http://www.scipy.org/SciPy
　　

　　

安装在C: \ Python27 \脚本下打开cmd执行:
　　

　　

执行:<代码> pip安装scipy

　　

<强> 1.2,安装水蟒及环境搭建(举例演示)

　　

创建环境:<代码> conda创建python - n env_name=3.6
　　

　　

示例:,,<代码> conda创建python - n Py_36=3.6,#创建名为Py_367的环境
　　

　　

列出所有环境:<代码> conda信息- e
　　

　　

进入环境:,,<代码>激活Py_36 来源;(OSX/LINUX系统)
　　

　　

,,,,,,,,,,,激活Py_36 ,,,,,,,,(windows系统)

　　

<强> 1.3,jupyter安装

　　

jupyter简介:jupyter (jupyter笔记本)是一个交互式笔记本
　　

　　

,,,,,,,,,,,支持运行40多种编程语言
　　

　　

,,,,,,,,,,,数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等
　　

　　

jupyter安装:conda安装jupyter笔记本
　　

　　

启动jupyter:激活相应环境
　　

　　

在控制台执行:jupyter笔记本
　　

　　

笔记本服务器运行地址:http://localhost: 8888,,,
　　

　　

,,,,,,,,,,,,,,,新建(笔记本、文本文件,文件夹)
　　

　　

关闭笔记本:按ctrl + c执行两次
　　

　　

jupyter笔记本使用:
　　

　　

,,,快捷键:shift + Enter ,,,运行本单元,选中下个单元
　　

　　

,,,,,,,,,,Ctrl + Enter ,,,,运行本单元,在其下方插入新单元
　　,,,,,,,,,,Y ,,,,,,,,,,,,单元进入代码状态
　　,,,,,,,,,,M ,,,,,,,,,,,,单元进入减价状态
　　,,,,,,,,,,A ,,,,,,,,,,,,在上方插入新单元
　　,,,,,,,,,,B ,,,,,,,,,,,,在下方插入新单元
　　,,,,,,,,,,X ,,,,,,,,,,,,剪切选中单元
　　,,,,,,,,,,Shift + V ,,,,,,在上方粘贴单元,,,,,,

　　

<强> 1.4,scipy的“你好词”

　　

需求:将一个多维数组保存。垫文件,后加载该垫文件,获取内容并打印
　　

　　

步骤1:导入scipy需要的模块
　　

　　

<代码>,,,从scipy进口io ,,#(需要使用的模块)
　　

　　

步骤2:利用savemat保存数据
　　

　　 　　 　　io.savemat (file_name mdict) 　　io.savemat (a.mat,{“数组:}) 　　 　　

　　

　　

步骤3:利用loadmat载入数据
　　

　　 　　 　　io.loadmat (file_name) 　　data=https://www.yisu.com/zixun/io.loadmat (a.mat) 　　 　　

　　

举例1:

　　 　　 　　从scipy进口io #导入io 　　进口numpy np #导入numpy并命名为np 　　arr=np.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6)) 　　io.savemat (test.mat, {arr1: arr}) 　　loadArr=io.loadmat (test.mat) 　　 　　

举2例 　　 　　 　　从matplotlib进口pyplot plt 　　从scipy进口io 　　进口numpy np 　　matrix1=np.arange (10) .reshape(3,3) #创建矩阵 　　io.savemat (“matrix1。垫”,{“数组”:matrix1}) #保存矩阵文件 　　data=https://www.yisu.com/zixun/io.loadmat (matrix1.mat) #读取矩阵文件 　　打印(数据(“数组”))#输出矩阵 　　 　　p1=np.random。正常(大?10000)#新建随机数 　　plt.hist (p1) #绘制柱形图 　　plt.show() #显示 　　 　　

　　

需求:用Scipy的Scipy。统计中的统计函数分析随机数
　　数据提供了产生连续性分布的函数
　　均匀分布(制服)
　　,,,,,,,,,,,,,,,x=stats.uniform。旅游房车(大?20)生成20个[0,1]均匀分布随机数
　　——正态分布(规范)
　　,,,,,,,,,,,,,,,x=stats.norm。旅游房车(大?20)生成20个正态分布随机数
　　——贝塔分布(β)
　　,,,,,,,,,,,,,,,x=stats.beta.rvs(大?20,a=3, b=4)生成20个服从参数=3,b=4贝塔分布随机数
　　——离散分布
　　——伯努利分布(伯努利)
　　——几何分布(几何学)
　　——泊松分布(泊松)
　　x=stats.poisson.rvs (0.6, loc=0,大?20)生成20个服从泊松分布随机数

　　

　　

stats.norm。适合:利用正态分布去拟合生成的数据,得到其均值和标准差

　　

　　

1。概念:
　　,,,,,,,,,,,,,,,偏度(偏态)描述的是概率分布的偏度(非对称)程度。
　　,,,,,,,,,,,,,,,有两个返回值,第二个为假定值,即数据集服从正态分布的概率(0 ~ 1)

　　

2利用stats.skewtest()计算偏度

深入浅析Python科学计算库Scipy及安装步骤