matlab中for循环没有缩进吗 初学者学习Python是怎样一种体验？
初学者学习Python是怎样一种体验？
很多朋友都是0基础，在你选择编程语言的时候，不知道哪种语言才是更适合自己去全面学习的。现在全世界有的很多的Python语言用户，千锋Python按照调查发现自己大家你选择Python充当编程开发语言，要注意有以下好多种原因：
第一点，Python编写代码的速度非常快，并且更加特别注重代码的可读性，非常合适多人组织的项目。它具备什么了比以前民间的脚本语言要好的可赏识性，维护起来也很更方便。Pythonc语言程序的代码不落俗套，变更土地性质的效率是以外语言的好几倍。
第二点，Python支持多平台开发，用它汇编语言的代码也可以不经由一丁点转换就能在Linux与Windows系统完全没有移植，在苹果iOS系统也还没有一丁点兼容性问题。
第三点，Python有非常丰富的标准库(Standard Library)，标准库连Python安装程序已经再直接安装到你的系统中地回来，无须同时上网下载。
标准库的那些个模块从字符串到网络脚本编程、游戏开发、科学计算、数据库接口等都给我们提供给全多的功能应用，不是需要我们自己再去造轮子了。
即便学习一丁点一门语言，基础知识，是基础功非常重要，千锋Python专业培训有相当丰富编程经验的老师会带着兴奋少走很多弯路，你的进步速度也会快太多了。
无论是我们学的目的是什么，看得出来Python真的是一门愿意你只是付出时间去学习的优秀编程语言。
如何用Python科学计算中的矩阵替代循环？
见意不要可以使用numpy中的数组是一个整体的或切片操作，以尽量减少循环，特别是重的力循环，以特别显著地增强科学计算的效率。
举几个简单的例子不胜感激：
假设A是个长度为n的numpy数组：
1.计算A中元素的和，使用()或是(A)，而别在用循环异或。
2.确定A中有无有小于1的元素，使用(Adstrok1).any()，最好不要非循环接受判断。
3.将A中大于01的元素拿出后放两个新的数组，在用A[Agt1]，千万不能停止循环判断一个个地拿出元素。
4.木盒A中指标为奇数的元素，可以使用A[1::2]，千万不能在用循环。
5.将A中所有的元素增大数倍，使用A*2，不要运行遍历过程你是什么元素乘2再定义变量。
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Python中做科学计算最常用最基础的工具是scipy了，有必要我们好好掌握到。下面是Python做科学计算每天都会要用的一些模块和软件包：
numpy:Python中最常用的数值计算库，提供给了一个通用且功能强大的高维数组结构及大量的科学计算函数（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学计算库的基础。
scipy:在numpy的基础上能提供了科学计算中众多常见问题的解决工具，包括数学物理中的其它特殊的方法函数，数值积分，优化系统，插值，傅立叶变换，线性代数，信号处理，图像处理，随机数和概率分布，统计学就这些。
sympy:Python中的符号计算库，意见符号算出、高精度计算出、模式看操作、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散数学、几何学、概率与统计、物理学等方面的功能，能不大替代Mathematica和Matlab的符号计算功能。
Ipython:两个Python的可视化开发和计算环境，比Python光盘驱动的shell好用且功能强大得多，允许变量语法着色，自动蜷进，支持什么bashshell命令，内置蓝牙了许多很用处不大的功能和函数。IPythonnotebook也可以将代码、图像、注释、公式和作图集于一体，早就蓝月帝国用Python做教学、算出、科研的另一个重要工具。
matplotlb:Python做科学计算最常用和最重要的是的画图和数据可视化工具包。
h5py:用Python操作HDF5格式数据的工具。HDF5是个应用广泛的科学数据存储格式，手中掌握一最新出的较优秀特性，如允许相当多的数据类型，身形灵活，通用，跨平台，可扩展，高效稳定的I/O性能，允许几乎无限量（高达EB）的单文件存储等。
pandas:Python中广泛的数据分析包，适合时间序列及金融数据分析。
emcee:Python实现方法的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）库。
pymc:其中一实现程序贝叶斯统计模型和马尔科夫链蒙塔卡洛采样点的工具。
近些年Python在高性能计算领域的应用也更加应用范围，用Python做并行计算都是个还好的选择，既简单易用，又能在大部分事情媲美C、C和Fortran的执行性能。用Python做并行计算的途径有很多，假如在用标准库中的[threading模块]()接受线程级别的并行，[multiprocessing模块]()参与进程级别的并行，[concurrent.futures模块]()利用同步异步并行，可以使用[模块]()通过多种的并行，使用[mpi4py包]()接受MPI消息传递并行计算，就这些。如果也可以建议使用C/C，Fortran或则在用cython为Pythonc语言程序扩展模块，还可以使用OpenMP分头并进。对GPU编程则是可以可以使用[pyCUDA]()。我的个人[简书专题]()和[CSDN博客专栏]()中有对用Python做并行计算的拿来能介绍并提供了大量的程序实例。有需要或是感兴趣这个可以打听一下下。
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