热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

python三维数据转换成二维_Python科学计算全生态工具锦集

没关注?伸出手指点这里AIPython目前是与科学计算结合最好的一门编程语言,包括大数据分析、机器学习、人工智能、可视化,甚至是天文学、生物学(神经科学

 4ddc392c365767ba93983de1570da5a8.gif

没关注?  伸出手指点这里


AI

    Python目前是与科学计算结合最好的一门编程语言,包括大数据分析、机器学习、人工智能、可视化,甚至是天文学、生物学(神经科学)、量子力学等等都有强大的工具包支持


Python的科学计算工具

54f7d79a1f40e7e712bd5ce3b178d77c.png

  • Scipy生态 Python中用于科学计算的开源软件的集合

  • 使用和开发此堆栈的人员社区

  • 一些专门讨论科学计算的会议 Python-Scipy、EuroSciPy和SciPy.in

  • SciPy Library 是组成SciPy堆栈的核心包之一。它提供了许多用户友好和高效的数值程序,如用于数值积分、插值、优化、线性代数和统计的程序


Scipy生态

54f7d79a1f40e7e712bd5ce3b178d77c.png

Python中的科学计算建立在一个小核心包的基础上

  • Python 通用程序设计语言。它是解释和动态类型化的,非常适合交互式工作和快速原型设计,同时功能强大,可以在中编写大型应用程序

  • Numpy 数值计算的基本程序包。它定义了数值数组和矩阵类型及其基本运算

  • Scipy Library 一组数值算法和特定领域的工具箱,包括信号处理、优化、统计等

  • Matplotlib 一个成熟和流行的绘图软件包,提供出版质量的二维绘图和基本的三维绘图

在此基础上,SciPy生态系统包括用于数据管理和计算、生产性实验和高性能计算的通用和专业工具。下面我们将概述一些关键的包,尽管还有很多相关的包

数据和计算

  • pandas 提供高性能、易于使用的数据结构

  • SymPy 用于符号数学和计算机代数

  • scikit-image 图像处理算法的集合

  • scikit-learn 机器学习算法和工具的集合

  • h5py和PyTables都可以访问以HDF5格式存储的数据

高性能计算

  • IPython 一个丰富的交互界面,让您快速处理数据和测试想法

  • Jupyter 在您的web浏览器中提供IPython等功能,允许您以易于复制的形式记录您的计算

  • Cython 扩展Python语法,以便您可以方便地构建C扩展,既可以加快关键代码,也可以与C/C++库集成

  • Dask、Joblib、 IPyParallel 用于以数字数据为中心的分布式处理


软件专题

54f7d79a1f40e7e712bd5ce3b178d77c.png

通用Python资源

  • Python.org Python语言的官方网站

  • Python Package Index (PyPI) 官方Python.org包索引

  • The Python Cookbook 社区驱动的代码片段集合

  • The O’Reilly Python DevCenter O'Reilly被广泛认为是最好的计算机图书出版商之一,他们维护着一个专门用于Python的资源中心

  • The Python Learning Foundation

教程和文本

1.通用Python/编程教程

  • 标准Python文档 它包含该语言附带的官方文档和教程

  • Learn Python Python交互站点

  • 如何像计算机科学家一样思考 Python初学者的免费书籍

  • 为数据科学学习Python 互动网站,提供Python教程,重点介绍数据科学应用程序

2.使用Python的科学计算教程

  • 主要的NumPy和SciPy文档

  • Python科学讲义 关于科学Python生态系统的一整套教程

  • Software Carpentry 一门开放源码的基本软件开发技能课程,面向具有科学、工程和医学背景的人

  • Python科学计算讲座

  • Introduction to Statistics 统计学概论基本统计概念概论,结合一整套应用实例,用Python进行统计数据分析

科学:基本工具

    这些链接涵盖了基本工具,这些工具通常对几乎任何领域的科学工作都有用。后面列出的许多更具体的包依赖于其中的一个或多个包

  • Scipy 伞形项目,包括各种高级的科学和工程模块作为一个单一的包在一起。SciPy包括线性代数(包括BLAS和LAPACK的包装)、优化、集成、特殊函数、FFTs、信号和图像处理、ODE解算器等模块

  • NumPy

  • ScientificPython 用于科学计算的Python模块的另一个集合。它包括基本几何(矢量、张量、变换、矢量和张量场)、四元数、自动导数、(线性)插值、多项式、基本统计、非线性最小二乘拟合、单位计算、Fortran兼容文本格式、通过VRML的三维可视化,以及两个用于简单线图和三维线框模型的Tk小部件。还有到netCDF库(可移植结构化二进制文件)、到MPI(消息传递接口、基于消息的并行编程)和到BSPlib(大容量同步并行编程)的接口。这些功能中的大部分已经集成到了SciPy中,但并不是全部

  • Numexpr 一个包,它接受numpy数组表达式作为字符串,重写它们以优化执行时间和内存使用,并且执行它们的速度比numpy通常能够更快

  • PyGSL GNU科学库(gsl)的Python接口

  • GMPY2 GNU多精度库(gmp)的Python接口

  • PyROOT 根框架的基于运行时的Python绑定:根是一个用于开发科学应用程序的完整系统,从数学和图形库到高效存储和读取大量数据集,再到分布式分析。Python绑定是基于运行时类型信息的,这样您就可以将自己的C++类添加到系统中,一个内衬和向下浇铸以及指针操作变得不必要。使用RTTI可以将内存和调用开销降到最低,从而使绑定比任何“标准”绑定生成器都更轻、更快

  • bvp 用于COLNEW边值问题求解器的修改版本的Python包装器

  • NetworkX 用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动力学和功能

  • PyAMG 求解大规模线性代数问题的代数多重网格(AMG)解库

  • PyTrilinos Python与Trilinos的接口,Trilinos是一个用于解决大规模、复杂的多物理工程和科学问题的框架

  • PyIMSLStudio 一个完整的打包、支持和文档化的Windows和Red Hat开发环境,设计用于建立数学和统计模型的原型并将其部署到生产应用程序中。PyIMSL Studio包括IMSL数字库的包装器、Python发行版和一些可用于原型分析开发的开源Python模块。PyIMSL Studio可免费下载,用于非商业用途或商业评估

  • Bottleneck 一组用Cython编写的快速NumPy数组函数

  • KryPy 求解稀疏大矩阵线性代数系统的Krylov子空间方法包

  • Imageio 它提供了一个简单的接口,可以读取和写入各种图像数据,包括动画图像、视频、体积数据和科学格式。它是跨平台的,在Python2.x和3.x上运行,并且易于安装

  • mpmath 一个免费(BSD许可)的Python库,可用于任意精度的实数和复杂浮点运算

  • paramnormal scipy.stats模块的包装器,它有助于创建、拟合概率分布,并将其可视化为更常规的参数

  • MetroloPy 处理物理量的MetroloPy工具:不确定性传播和单位转换


绘图、数据可视化、三维编程

54f7d79a1f40e7e712bd5ce3b178d77c.png

二维工具

  • matplotlib

  • OpenCV

  • Yellowbrick

  • Bokeh

  • Chaco

  • PyQwt

数据可视化:三维、曲面和体绘制

  • Mayavi2

  • visvis

  • S2PLOT

  • Panda3D

任意维工具

  • SpaceFuncs

  • pyqtgraph


优化

54f7d79a1f40e7e712bd5ce3b178d77c.png

  • CMA

  • CVXOPT

  • CVXPY

  • DEAP

  • ECsPy

  • Mystic

  • NLPy

  • OpenOpt

  • PuLP

  • PyEvolve

  • Pyiopt

  • Pyomo

  • python-zibopt

  • scikits.optimization

  • lmfit-py

  • noisyopt

  • scipydirect

系统非线性方程组

  • fsolve 来自 scipy.optimize

  • symphy 可用于求解线性和非线性方程

自动微分

    不要通过有限差分导数逼近和符号微分与数值微分混淆,由最大值、符号等提供,参见WikIOTIA.ORG条目

  • FuncDesigner

  • ScientificPython

  • pycppad

  • pyadolc

  • algopy

  • CasADi

  • autograd

有限差分导数逼近

  • check_grad

  • DerApproximator

  • numdifftools

偏微分方程解算器

  • FiPy

  • SfePy

  • Hermes


主题指南--按科学领域组织

54f7d79a1f40e7e712bd5ce3b178d77c.png

天文学

  • AstroPy

  • AstroPython

  • Astropy

  • PyRAF

  • BOTEC

  • AstroLib

  • APLpy

  • Tutorial

  • Casa

  • Healpy

  • Pysolar

  • pywcsgrid2

  • pyregion

  • SpacePy

人工智能与机器学习

  • scikit learn

  • ffnet

  • pyem

  • PyBrain

  • Orange

  • pymorph Morphology Toolbox

  • pycplex

  • ELEFANT

  • Bayes Blocks

  • Monte Python

  • hcluster

  • PyPR

  • Theano

  • NeuroLab

贝叶斯统计

  • PyMC2

  • PyBayes

  • NIFTY

生物学(包括神经科学)

  • Brian

  • BioPython

  • PyCogent

  • Python For Structural BioInformatics Tutorial

  • PySAT: Python Sequence Analysis Tools (Version 1.0)

  • PySCeS: the Python Simulator for Cellular Systems

  • SloppyCell

  • PyDSTool

  • NIPY

  • ACQ4

  • Vision Egg

  • PsychoPy

  • pyQPCR

  • VeSPA

  • Neo

  • Myokit

  • MNE-Python

动力系统

  • PyDSTool

  • SimPy

  • Model-Builder

  • VFGEN

  • DAE Tools

  • ODES

  • Mousai

经济学与计量经济学

  • pyTrix

  • pandas

电磁学与电气工程

  • FiPy

  • FEval

  • EMPy

  • Optics of multilayer films

  • openTMM

  • pyLuminous

  • pyofss

  • ThunderStorm

  • electrode

  • scikit-rf

  • netana

地球科学

  • CDAT

  • seawater

  • atmqty

  • TAPPy - Tidal Analysis Program in Python

  • ClimPy

  • GIS Python

  • SimPEG

分子模拟

  • Biskit

  • PyMOL

  • UCSF Chimera

  • The Python Macromolecular Library (mmLib)

  • MDTools for Python

  • BALL - Biochemical Algorithms Library

  • SloppyCell

  • PyVib2

  • ASE

  • PyEMMA

信号处理

  • GNU Radio

  • pysamplerate

  • audiolab

  • PyWavelets

  • PyAudiere

  • CMU Sphinx

符号数学与数论

  • NZMATH

  • SAGE

  • SAGE

  • Python bindings for CLNUM

  • Kayali

量子力学

  • QuTiP

  • QNET

  • PyQuante

  • QmeQ


参考文献

[1] https://www.scipy.org

dac5581d64a4e57471267b0ded919e0f.gif

  • 知识图谱与认知智能

  • 智能运维三部曲

  • 我们谈论AIOps时,聊些什么

  • 容器技术(序)

6568e69ce96fa53763fde358719e0ede.png

2f6eb9fc61c78b4cafb1b883400ab32d.gif



推荐阅读
  • 深入解析:手把手教你构建决策树算法
    本文详细介绍了机器学习中广泛应用的决策树算法,通过天气数据集的实例演示了ID3和CART算法的手动推导过程。文章长度约2000字,建议阅读时间5分钟。 ... [详细]
  • 本题探讨了一种字符串变换方法,旨在判断两个给定的字符串是否可以通过特定的字母替换和位置交换操作相互转换。核心在于找到这些变换中的不变量,从而确定转换的可能性。 ... [详细]
  • 1:有如下一段程序:packagea.b.c;publicclassTest{privatestaticinti0;publicintgetNext(){return ... [详细]
  • 本文介绍如何利用动态规划算法解决经典的0-1背包问题。通过具体实例和代码实现,详细解释了在给定容量的背包中选择若干物品以最大化总价值的过程。 ... [详细]
  • 数据管理权威指南:《DAMA-DMBOK2 数据管理知识体系》
    本书提供了全面的数据管理职能、术语和最佳实践方法的标准行业解释,构建了数据管理的总体框架,为数据管理的发展奠定了坚实的理论基础。适合各类数据管理专业人士和相关领域的从业人员。 ... [详细]
  • 深入理解C++中的KMP算法:高效字符串匹配的利器
    本文详细介绍C++中实现KMP算法的方法,探讨其在字符串匹配问题上的优势。通过对比暴力匹配(BF)算法,展示KMP算法如何利用前缀表优化匹配过程,显著提升效率。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了Java编程语言中的核心概念和常见面试问题,包括集合类、数据结构、线程处理、Java虚拟机(JVM)、HTTP协议以及Git操作等方面的内容。通过深入分析每个主题,帮助读者更好地理解Java的关键特性和最佳实践。 ... [详细]
  • 本文详细探讨了KMP算法中next数组的构建及其应用,重点分析了未改良和改良后的next数组在字符串匹配中的作用。通过具体实例和代码实现,帮助读者更好地理解KMP算法的核心原理。 ... [详细]
  • Explore a common issue encountered when implementing an OAuth 1.0a API, specifically the inability to encode null objects and how to resolve it. ... [详细]
  • 技术分享:从动态网站提取站点密钥的解决方案
    本文探讨了如何从动态网站中提取站点密钥,特别是针对验证码(reCAPTCHA)的处理方法。通过结合Selenium和requests库,提供了详细的代码示例和优化建议。 ... [详细]
  • C++实现经典排序算法
    本文详细介绍了七种经典的排序算法及其性能分析。每种算法的平均、最坏和最好情况的时间复杂度、辅助空间需求以及稳定性都被列出,帮助读者全面了解这些排序方法的特点。 ... [详细]
  • 本文基于刘洪波老师的《英文词根词缀精讲》,深入探讨了多个重要词根词缀的起源及其相关词汇,帮助读者更好地理解和记忆英语单词。 ... [详细]
  • 本文介绍了Java并发库中的阻塞队列(BlockingQueue)及其典型应用场景。通过具体实例,展示了如何利用LinkedBlockingQueue实现线程间高效、安全的数据传递,并结合线程池和原子类优化性能。 ... [详细]
  • 深入理解Java中的volatile、内存屏障与CPU指令
    本文详细探讨了Java中volatile关键字的作用机制,以及其与内存屏障和CPU指令之间的关系。通过具体示例和专业解析,帮助读者更好地理解多线程编程中的同步问题。 ... [详细]
  • 深入解析Spring Cloud Ribbon负载均衡机制
    本文详细介绍了Spring Cloud中的Ribbon组件如何实现服务调用的负载均衡。通过分析其工作原理、源码结构及配置方式,帮助读者理解Ribbon在分布式系统中的重要作用。 ... [详细]
author-avatar
快乐的芙蓉HAPPY
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有