初學者學習Python是怎樣一種體驗？很多朋友都是0基礎，在你選擇編程語言的時候，不知道哪種語言才是更適合自己去全面學習的?，F(xiàn)在全世界有的很多的Python語言用戶，千鋒Python按照調(diào)查發(fā)現(xiàn)自己大

初學者學習Python是怎樣一種體驗？

很多朋友都是0基礎，在你選擇編程語言的時候，不知道哪種語言才是更適合自己去全面學習的?，F(xiàn)在全世界有的很多的Python語言用戶，千鋒Python按照調(diào)查發(fā)現(xiàn)自己大家你選擇Python充當編程開發(fā)語言，要注意有以下好多種原因：

第一點，Python編寫代碼的速度非?？欤⑶腋犹貏e注重代碼的可讀性，非常合適多人組織的項目。它具備什么了比以前民間的腳本語言要好的可賞識性，維護起來也很更方便。Pythonc語言程序的代碼不落俗套，變更土地性質(zhì)的效率是以外語言的好幾倍。

第二點，Python支持多平臺開發(fā)，用它匯編語言的代碼也可以不經(jīng)由一丁點轉換就能在Linux與Windows系統(tǒng)完全沒有移植，在蘋果iOS系統(tǒng)也還沒有一丁點兼容性問題。

第三點，Python有非常豐富的標準庫(Standard Library)，標準庫連Python安裝程序已經(jīng)再直接安裝到你的系統(tǒng)中地回來，無須同時上網(wǎng)下載。

標準庫的那些個模塊從字符串到網(wǎng)絡腳本編程、游戲開發(fā)、科學計算、數(shù)據(jù)庫接口等都給我們提供給全多的功能應用，不是需要我們自己再去造輪子了。

即便學習一丁點一門語言，基礎知識，是基礎功非常重要，千鋒Python專業(yè)培訓有相當豐富編程經(jīng)驗的老師會帶著興奮少走很多彎路，你的進步速度也會快太多了。

無論是我們學的目的是什么，看得出來Python真的是一門愿意你只是付出時間去學習的優(yōu)秀編程語言。

如何用Python科學計算中的矩陣替代循環(huán)？

見意不要可以使用numpy中的數(shù)組是一個整體的或切片操作，以盡量減少循環(huán)，特別是重的力循環(huán)，以特別顯著地增強科學計算的效率。

舉幾個簡單的例子不勝感激：

假設A是個長度為n的numpy數(shù)組：

1.計算A中元素的和，使用()或是(A)，而別在用循環(huán)異或。

2.確定A中有無有小于1的元素，使用(Adstrok1).any()，最好不要非循環(huán)接受判斷。

3.將A中大于01的元素拿出后放兩個新的數(shù)組，在用A[Agt1]，千萬不能停止循環(huán)判斷一個個地拿出元素。

4.木盒A中指標為奇數(shù)的元素，可以使用A[1::2]，千萬不能在用循環(huán)。

5.將A中所有的元素增大數(shù)倍，使用A*2，不要運行遍歷過程你是什么元素乘2再定義變量。

6.......

Python中做科學計算最常用最基礎的工具是scipy了，有必要我們好好掌握到。下面是Python做科學計算每天都會要用的一些模塊和軟件包：

numpy:Python中最常用的數(shù)值計算庫，提供給了一個通用且功能強大的高維數(shù)組結構及大量的科學計算函數(shù)（其中也是非常一部分和scipy有十字交叉），是Python中甚至所有的那些科學計算庫的基礎。

scipy:在numpy的基礎上能提供了科學計算中眾多常見問題的解決工具，包括數(shù)學物理中的其它特殊的方法函數(shù)，數(shù)值積分，優(yōu)化系統(tǒng)，插值，傅立葉變換，線性代數(shù)，信號處理，圖像處理，隨機數(shù)和概率分布，統(tǒng)計學就這些。

sympy:Python中的符號計算庫，意見符號算出、高精度計算出、模式看操作、繪圖、解方程、微積分、組合數(shù)學、離散數(shù)學、幾何學、概率與統(tǒng)計、物理學等方面的功能，能不大替代Mathematica和Matlab的符號計算功能。

Ipython:兩個Python的可視化開發(fā)和計算環(huán)境，比Python光盤驅(qū)動的shell好用且功能強大得多，允許變量語法著色，自動蜷進，支持什么bashshell命令，內(nèi)置藍牙了許多很用處不大的功能和函數(shù)。IPythonnotebook也可以將代碼、圖像、注釋、公式和作圖集于一體，早就藍月帝國用Python做教學、算出、科研的另一個重要工具。

matplotlb:Python做科學計算最常用和最重要的是的畫圖和數(shù)據(jù)可視化工具包。

h5py:用Python操作HDF5格式數(shù)據(jù)的工具。HDF5是個應用廣泛的科學數(shù)據(jù)存儲格式，手中掌握一最新出的較優(yōu)秀特性，如允許相當多的數(shù)據(jù)類型，身形靈活，通用，跨平臺，可擴展，高效穩(wěn)定的I/O性能，允許幾乎無限量（高達EB）的單文件存儲等。

pandas:Python中廣泛的數(shù)據(jù)分析包，適合時間序列及金融數(shù)據(jù)分析。

emcee:Python實現(xiàn)方法的馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC）庫。

pymc:其中一實現(xiàn)程序貝葉斯統(tǒng)計模型和馬爾科夫鏈蒙塔卡洛采樣點的工具。

近些年Python在高性能計算領域的應用也更加應用范圍，用Python做并行計算都是個還好的選擇，既簡單易用，又能在大部分事情媲美C、C和Fortran的執(zhí)行性能。用Python做并行計算的途徑有很多，假如在用標準庫中的[threading模塊]()接受線程級別的并行，[multiprocessing模塊]()參與進程級別的并行，[concurrent.futures模塊]()利用同步異步并行，可以使用[模塊]()通過多種的并行，使用[mpi4py包]()接受MPI消息傳遞并行計算，就這些。如果也可以建議使用C/C，F(xiàn)ortran或則在用cython為Pythonc語言程序擴展模塊，還可以使用OpenMP分頭并進。對GPU編程則是可以可以使用[pyCUDA]()。我的個人[簡書專題]()和[CSDN博客專欄]()中有對用Python做并行計算的拿來能介紹并提供了大量的程序?qū)嵗?。有需要或是感興趣這個可以打聽一下下。