《Python编程的数值计算》课件

Python编程的数值计算欢迎来到Python编程的数值计算课程!这门课程将带您深入学习Python语言及其在数值计算领域的强大应用。课程大纲1.Python语言概述2.Numpy简介3.Scipy简介4.Matplotlib简介5.Pandas简介6.数值计算实践案例7.总结与展望1.1.Python变量类型1.2.Python语法基础1.3.Python基本数据类型1.4.Python列表和元组1.5.Python字典和集合1.6.Python控制流语句1.7.Python函数1.8.Python模块和包2.1.Numpy数组及其性质2.2.Numpy数组的创建2.3.Numpy数组的基本操作2.4.Numpy数组的索引和切片2.5.Numpy数组的数学运算2.6.Numpy数组的统计运算3.1.Scipy中的线性代数模块3.2.Scipy中的微积分模块3.3.Scipy中的优化模块3.4.Scipy中的插值模块3.5.Scipy中的微分方程模块为什么学习Python数值计算?11.广泛应用Python在科学计算、数据分析、机器学习等领域有着广泛应用，掌握Python数值计算技能可助力解决实际问题。22.易学易用Python语法简洁易懂，学习曲线平缓，易于上手，适合初学者学习，并能快速应用到实际项目中。33.功能强大Python拥有丰富的科学计算库，如NumPy、SciPy、Matplotlib等，可以满足各种数值计算需求。44.社区活跃Python拥有庞大的开发者社区，丰富的学习资源和强大的社区支持，为学习和使用Python提供了便利。Python语言概述面向对象Python是一种面向对象的编程语言，它允许开发者以对象的方式组织代码，提高代码的可维护性和可复用性。解释型Python是一种解释型语言，这意味着代码在运行时被解释执行，无需编译成机器代码。这使得Python代码易于调试和移植。动态类型Python是一种动态类型语言，这意味着变量的类型在运行时被确定，开发者无需显式声明变量的类型。这使得Python代码更简洁易写。高可读性Python语法简洁清晰，使用缩进表示代码块，易于阅读和理解，提高代码的可维护性。Python变量类型整数用于表示没有小数部分的数字，例如10,-5,0。浮点数用于表示带有小数部分的数字，例如3.14,-2.718。字符串用于表示文本，例如"Helloworld!","Python"。布尔值用于表示真或假，例如True,False。Python语法基础标识符用于标识变量、函数、类等，由字母、数字和下划线组成，且第一个字符必须是字母或下划线。关键字Python语言中保留的特殊标识符，用于表示特定的语法结构，例如if、else、for、while等。注释用于解释代码，提高代码的可读性，单行注释以#开头，多行注释以三个单引号'''开头和结尾。运算符用于执行各种操作，例如算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等。Python基本数据类型123数字整数、浮点数、复数。字符串文本数据。布尔值真或假。Python列表和元组1列表有序、可变序列，用方括号[]表示，元素可以是不同类型。2元组有序、不可变序列，用圆括号()表示，元素可以是不同类型。3区别列表可以修改元素，元组不能修改元素。Python字典和集合字典无序的键值对集合，用花括号{}表示，键必须是唯一的，值可以是任意类型。集合无序的元素集合，用花括号{}表示，元素必须是唯一的，且元素不能是可变类型。区别字典存储键值对，集合存储元素。Python控制流语句if语句用于判断条件是否满足，执行不同的代码块。for循环用于遍历可迭代对象，执行循环代码块。while循环用于执行代码块，直到条件不满足为止。break和continue用于控制循环的执行流程。Python函数定义使用def关键字定义函数。1参数函数可以接收参数，用于传递数据。2返回值函数可以返回结果，用于处理结果。3调用使用函数名调用函数。4Python模块和包1模块包含函数、类、变量等代码片段，用于组织代码。2包包含多个模块的集合，用于组织更大的代码结构。3导入使用import语句导入模块或包，以便使用其中的代码。Numpy简介1NumPy是Python中用于数值计算的基础库，提供高效的多维数组对象，以及用于处理数组的各种工具。2数组NumPy的核心数据结构是数组，可以存储相同类型的元素，支持各种数学运算和操作。3优势NumPy数组比Python列表更高效，内存占用更小，运算速度更快。Numpy数组及其性质1多维NumPy数组可以是多维的，可以表示向量、矩阵、张量等。2同类型NumPy数组的所有元素必须是相同类型的，例如整数、浮点数、字符串等。3连续NumPy数组的元素在内存中是连续存储的，这使得数组操作更高效。4可变NumPy数组是可变的，可以修改数组中的元素。Numpy数组的创建使用np.array()将Python列表或元组转换为NumPy数组。使用np.zeros()创建一个元素全为0的数组。使用np.ones()创建一个元素全为1的数组。使用np.arange()创建一个等差数列数组。Numpy数组的基本操作Numpy数组的索引和切片索引使用整数索引访问数组的特定元素。切片使用冒号:选择数组的特定范围内的元素。Numpy数组的数学运算加法使用+运算符进行数组的加法运算。减法使用-运算符进行数组的减法运算。乘法使用*运算符进行数组的乘法运算。除法使用/运算符进行数组的除法运算。Numpy数组的统计运算平均值使用np.mean()计算数组的平均值。标准差使用np.std()计算数组的标准差。最大值使用np.max()计算数组的最大值。最小值使用np.min()计算数组的最小值。Scipy概述1SciPy是Python中用于科学计算的另一个重要库，提供了大量的科学计算函数和算法，建立在NumPy基础之上。2线性代数用于矩阵运算、求解线性方程组等。3微积分用于数值积分、微分方程求解等。4优化用于求解最优化问题。5插值用于数据插值。6信号处理用于信号处理和分析。7图像处理用于图像处理和分析。Scipy中的线性代数模块linalg.solve()用于求解线性方程组。linalg.inv()用于计算矩阵的逆矩阵。linalg.det()用于计算矩阵的行列式。linalg.eig()用于计算矩阵的特征值和特征向量。Scipy中的微积分模块integrate.quad()用于计算定积分。integrate.odeint()用于求解常微分方程。Scipy中的优化模块optimize.minimize()用于求解无约束优化问题。1optimize.least_squares()用于求解非线性最小二乘问题。2optimize.linprog()用于求解线性规划问题。3Scipy中的插值模块interp1d()用于一维插值。interp2d()用于二维插值。Scipy中的微分方程模块1odeint()用于求解常微分方程。2solve_ivp()用于求解初值问题。Matplotlib简介1Matplotlib是Python中用于数据可视化的强大库，可以创建各种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图等。2绘图Matplotlib提供了丰富的绘图函数，可以轻松地创建各种图形。3自定义Matplotlib允许用户自定义图形的各个方面，包括颜色、线条样式、标签等。Matplotlib绘图之2D线图plt.plot()用于绘制线图。参数x：横坐标数据y：纵坐标数据color：线条颜色linewidth：线条宽度Matplotlib绘图之散点图plt.scatter()用于绘制散点图。参数x：横坐标数据y：纵坐标数据s：点的大小c：点的颜色Matplotlib绘图之柱状图plt.bar()用于绘制柱状图。参数x：横坐标数据height：柱子的高度color：柱子的颜色Matplotlib绘图之饼图plt.pie()用于绘制饼图。参数x：各个部分的比例labels：各个部分的标签colors：各个部分的颜色Matplotlib绘图之子图plt.subplot()用于创建子图。1参数nrows：子图的行数ncols：子图的列数index：子图的索引2Pandas简介1Pandas是Python中用于数据分析的强大库，提供了高效的数据结构，如Series和DataFrame，以及用于数据操作、分析和可视化的各种工具。2Series一维标记数组，可以存储各种类型的数据。3DataFrame二维标记数据，可以看作是Series的集合。PandasSeries数据结构1索引Series的索引可以是整数或字符串。2数据Series的数据可以是任何类型。3操作Series提供了丰富的操作方法，例如索引、切片、排序、过滤等。PandasDataFrame数据结构1行索引DataFrame的行索引可以是整数或字符串。2列索引DataFrame的列索引可以是整数或字符串。3数据DataFrame的数据可以是任何类型。4操作DataFrame提供了丰富的操作方法，例如索引、切片、排序、过滤、分组、聚合等。Pandas数据读取和存储pd.read_csv()用于读取CSV文件。pd.read_excel()用于读取Excel文件。df.to_csv()用于将DataFrame保存为CSV文件。df.to_excel()用于将DataFrame保存为Excel文件。Pandas数据清洗与预处理缺失值处理使用fillna()方法填充缺失值。重复值处理使用drop_duplicates()方法删除重复值。数据类型转换使用astype()方法转换数据类型。特征工程使用各种技术，例如one-hot编码、特征缩放等，将原始数据转换为适合机器学习模型的特征。Pandas数据透视与聚合pivot_table()用于创建透视表，可以对数据进行分组、聚合和透视。group()用于对数据进行分组，可以计算每个组的统计量。agg()用于对数据进行聚合，可以计算各种统计量，例如平均值、标准差、最大值、最小值等。Pandas数据可视化df.plot()用于绘制各种类型的图形。参数kind：图形类型，例如线图、柱状图、散点图等x：横坐标数据y：纵坐标数据数值计算实践案例1股票数据分析使用Pandas读取股票数据，进行数据清洗、预处理、统计分析和可视化，例如计算股票收益率、绘制股票走势图等。预测股票价格使用机器学习模型，例如线性回归、支持向量机等，预测股票价格走势。数值计算实践案例2科学数据分析使用NumPy和SciPy分析科学数据，例如对实验数据进行拟合、插值、微分方程求解等。1可视化结果使用Matplotlib可视化分析结果，例如绘制散点图、线图、等高线图等。2数值计算实践案例31机器学习应用使用Scikit-learn库进行机器学习建模