了解python做科學計算的特點有哪些？這個問題可能是我們?nèi)粘W習或工作經(jīng)常見到的。希望通過這個問題能讓你收獲頗深。下面是小編給大家?guī)淼膮⒖純?nèi)容，讓我們一起來看看吧！

創(chuàng)新互聯(lián)公司-專業(yè)網(wǎng)站定制、快速模板網(wǎng)站建設、高性價比江陰網(wǎng)站開發(fā)、企業(yè)建站全套包干低至880元,成熟完善的模板庫,直接使用。一站式江陰網(wǎng)站制作公司更省心,省錢,快速模板網(wǎng)站建設找我們，業(yè)務覆蓋江陰地區(qū)。費用合理售后完善，十載實體公司更值得信賴。

python做科學計算的特點：

1. 科學庫很全。

科學庫：numpy，scipy。作圖：matplotlib。并行：mpi4py。調(diào)試：pdb。

2. 效率高。

如果你能學好numpy（array特性，f2py），那么你代碼執(zhí)行效率不會比fortran，C差太多。但如果你用不好array，那樣寫出來的程序效率就只能呵呵了。所以入門后，請一定花足夠多的時間去了解numpy的array類。

3. 易于調(diào)試。

pdb是我見過最好的調(diào)試工具，沒有之一。直接在程序斷點處給你一個截面，這只有文本解釋語言才能辦到。毫不夸張的說，你用python開發(fā)程序只要fortran的1/10時間。

4. 其他。

它豐富而且統(tǒng)一，不像C++的庫那么雜（好比linux的各種發(fā)行版），python學好numpy就可以做科學計算了。python的第三方庫很全，但是不雜。python基于類的語言特性讓它比起fortran等更加容易規(guī)?；_發(fā)。

數(shù)值分析中，龍格－庫塔法（Runge-Kutta methods）是用于非線性常微分方程的解的重要的一類隱式或顯式迭代法。這些技術由數(shù)學家卡爾·龍格和馬丁·威爾海姆·庫塔于1900年左右發(fā)明。

龍格-庫塔(Runge-Kutta)方法是一種在工程上應用廣泛的高精度單步算法，其中包括著名的歐拉法，用于數(shù)值求解微分方程。由于此算法精度高，采取措施對誤差進行抑制，所以其實現(xiàn)原理也較復雜。

高斯積分是在概率論和連續(xù)傅里葉變換等的統(tǒng)一化等計算中有廣泛的應用。在誤差函數(shù)的定義中它也出現(xiàn)。雖然誤差函數(shù)沒有初等函數(shù)，但是高斯積分可以通過微積分學的手段解析求解。高斯積分（Gaussian integral），有時也被稱為概率積分，是高斯函數(shù)的積分。它是依德國數(shù)學家兼物理學家卡爾·弗里德里希·高斯之姓氏所命名。

洛倫茨吸引子及其導出的方程組是由愛德華·諾頓·洛倫茨于1963年發(fā)表，最初是發(fā)表在《大氣科學雜志》（Journal of the Atmospheric Sciences）雜志的論文《Deterministic Nonperiodic Flow》中提出的，是由大氣方程中出現(xiàn)的對流卷方程簡化得到的。

這一洛倫茨模型不只對非線性數(shù)學有重要性，對于氣候和天氣預報來說也有著重要的含義。行星和恒星大氣可能會表現(xiàn)出多種不同的準周期狀態(tài)，這些準周期狀態(tài)雖然是完全確定的，但卻容易發(fā)生突變，看起來似乎是隨機變化的，而模型對此現(xiàn)象有明確的表述。

感謝各位的閱讀！看完上述內(nèi)容，你們對python做科學計算的特點有哪些大概了解了嗎？希望文章內(nèi)容對大家有所幫助。如果想了解更多相關文章內(nèi)容，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

網(wǎng)站標題：?python做科學計算的特點有哪些-創(chuàng)新互聯(lián)
文章鏈接：http://weahome.cn/article/peded.html