python能做什么科学计算-Python教程

1. 迷信库很全。（保举学习：Python视频教程）

迷信库：numpy，scipy。作图：matplotlib。并行：mpi4py。调试：pdb。

2. 效率高。

假如你能学好numpy（array特点，f2py），那末你代码执行效率没有会比fortran，C差太多。但若你用欠好array，那样写进去的顺序效率就只能呵呵了。以是入门后，请肯定花足够多的工夫去理解numpy的array类。

3. 易于调试。

pdb是我见过最佳的调试对象，不之一。间接正在顺序断点处给你一个截面，这只有文本诠释言语能力办到。绝不夸大的说，你用python开发顺序只需fortran的1/10工夫。

4. 其余。

它丰厚并且对立，没有像C++的库那末杂（好比linux的各类刊行版），python学好numpy就能够做迷信较量争论了。python的第三方库很全，然而没有杂。python基于类的言语特点让它比起fortran等愈加容易规模化开发。

数值剖析中，龙格－库塔法（Runge-Kutta methods）是用于非线性常微分方程的解的首要的一类隐式或显式迭代法。这些技巧由数学家卡尔·龙格以及马丁·威尔海姆·库塔于1900年阁下创造。

龙格-库塔(Runge-Kutta)办法是一种正在工程上使用宽泛的高精度单步算法，此中包罗驰名的欧拉法，用于数值求解微分方程。因为此算法精度高，采取措施对偏差进行克制，以是其完成原理也较复杂。

高斯积分是正在几率论以及延续傅里叶变换等的对立化等较量争论中有宽泛的使用。正在偏差函数的界说中它也呈现。尽管偏差函数不高等函数，然而高斯积分能够经过微积分学的手法解析求解。高斯积分（Gaussian integral），有时也被称为几率积分，是高斯函数的积分。它是依德国数学家兼物理学家卡尔·弗里德里希·高斯之姓氏所定名。

洛伦茨吸引子及其导出的方程组是由爱德华·诺顿·洛伦茨于1963年宣布，最后是宣布正在《年夜气迷信杂志》（Journal of the Atmospheric Sciences）杂志的论文《Deterministic Nonperiodic Flow》中提出的，是由年夜气方程中呈现的对流卷方程简化失去的。

这一洛伦茨模子不仅对非线性数学有首要性，关于气象以及天色预告来讲也有着首要的含意。行星以及恒星年夜气可能会体现出多种没有同的准周期状态，这些准周期状态尽管是齐全确定的，但却容易发作渐变，看起来仿佛是随机变动的，而模子对此景象有明白的表述。

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