python能做什么科學(xué)計(jì)算

python做科學(xué)計(jì)算的特點(diǎn)：1. 科學(xué)庫(kù)很全。（推薦學(xué)習(xí)：Python視頻教程）

目前成都創(chuàng)新互聯(lián)已為上千的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、雅安服務(wù)器托管、網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、濟(jì)水街道網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶(hù)導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶(hù)和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長(zhǎng)，共同發(fā)展。

科學(xué)庫(kù)：numpy，scipy。作圖：matplotpb。并行：mpi4py。調(diào)試：pdb。

2. 效率高。

如果你能學(xué)好numpy（array特性，f2py），那么你代碼執(zhí)行效率不會(huì)比f(wàn)ortran，C差太多。但如果你用不好array，那樣寫(xiě)出來(lái)的程序效率就只能呵呵了。所以入門(mén)后，請(qǐng)一定花足夠多的時(shí)間去了解numpy的array類(lèi)。

3. 易于調(diào)試。

pdb是我見(jiàn)過(guò)最好的調(diào)試工具，沒(méi)有之一。直接在程序斷點(diǎn)處給你一個(gè)截面，這只有文本解釋語(yǔ)言才能辦到。毫不夸張的說(shuō)，你用python開(kāi)發(fā)程序只要fortran的1/10時(shí)間。

4. 其他。

它豐富而且統(tǒng)一，不像C++的庫(kù)那么雜（好比pnux的各種發(fā)行版），python學(xué)好numpy就可以做科學(xué)計(jì)算了。python的第三方庫(kù)很全，但是不雜。python基于類(lèi)的語(yǔ)言特性讓它比起fortran等更加容易規(guī)模化開(kāi)發(fā)。

數(shù)值分析中，龍格－庫(kù)塔法（Runge-Kutta methods）是用于非線(xiàn)性常微分方程的解的重要的一類(lèi)隱式或顯式迭代法。這些技術(shù)由數(shù)學(xué)家卡爾·龍格和馬丁·威爾海姆·庫(kù)塔于1900年左右發(fā)明。

龍格-庫(kù)塔(Runge-Kutta)方法是一種在工程上應(yīng)用廣泛的高精度單步算法，其中包括著名的歐拉法，用于數(shù)值求解微分方程。由于此算法精度高，采取措施對(duì)誤差進(jìn)行抑制，所以其實(shí)現(xiàn)原理也較復(fù)雜。

高斯積分是在概率論和連續(xù)傅里葉變換等的統(tǒng)一化等計(jì)算中有廣泛的應(yīng)用。在誤差函數(shù)的定義中它也出現(xiàn)。雖然誤差函數(shù)沒(méi)有初等函數(shù)，但是高斯積分可以通過(guò)微積分學(xué)的手段解析求解。高斯積分（Gaussian integral），有時(shí)也被稱(chēng)為概率積分，是高斯函數(shù)的積分。它是依德國(guó)數(shù)學(xué)家兼物理學(xué)家卡爾·弗里德里希·高斯之姓氏所命名。

洛倫茨吸引子及其導(dǎo)出的方程組是由愛(ài)德華·諾頓·洛倫茨于1963年發(fā)表，最初是發(fā)表在《大氣科學(xué)雜志》（Journal of the Atmospheric Sciences）雜志的論文《Deterministic Nonperiodic Flow》中提出的，是由大氣方程中出現(xiàn)的對(duì)流卷方程簡(jiǎn)化得到的。

這一洛倫茨模型不只對(duì)非線(xiàn)性數(shù)學(xué)有重要性，對(duì)于氣候和天氣預(yù)報(bào)來(lái)說(shuō)也有著重要的含義。行星和恒星大氣可能會(huì)表現(xiàn)出多種不同的準(zhǔn)周期狀態(tài)，這些準(zhǔn)周期狀態(tài)雖然是完全確定的，但卻容易發(fā)生突變，看起來(lái)似乎是隨機(jī)變化的，而模型對(duì)此現(xiàn)象有明確的表述。

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python怎么把一堆周期信號(hào)里面提取去一個(gè)周期的信號(hào)

你可以使用Python的scipy.signal模塊中的find_peaks()函數(shù)來(lái)把一堆周期信號(hào)里面提取出一個(gè)周期的信號(hào)。該函數(shù)將在輸入信號(hào)中尋找極大值，這些極大值將構(gòu)成一個(gè)完整的周期。

python時(shí)間序列(2)

時(shí)期（period）表示的是時(shí)間區(qū)間，比如數(shù)日、數(shù)月、數(shù)季、數(shù)年等。Period類(lèi)所 表示的就是這種數(shù)據(jù)類(lèi)型，其構(gòu)造函數(shù)需要用到一個(gè)字符串或整數(shù)，以及表11-4中 的頻率:

這里，這個(gè)Period對(duì)象表示的是從2007年1月1日到2007年12月31日之間的整段時(shí)間。

只需對(duì)Period對(duì)象加上或減去一個(gè)整數(shù)即可達(dá)到根據(jù)其頻率進(jìn)行位移的效果：

如果兩個(gè)Period對(duì)象擁有相同的頻率，則它們的差就是它們之間的單位數(shù)量：

period_range函數(shù)可用于創(chuàng)建規(guī)則的時(shí)期范圍：

PeriodIndex類(lèi)保存了一組Period，它可以在任何pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中被用作軸索引：

如果你有一個(gè)字符串?dāng)?shù)組，你也可以使用PeriodIndex類(lèi)：

Period和PeriodIndex對(duì)象都可以通過(guò)其asfreq方法被轉(zhuǎn)換成別的頻率。假設(shè)我們有 一個(gè)年度時(shí)期，希望將其轉(zhuǎn)換為當(dāng)年年初或年末的一個(gè)月度時(shí)期。該任務(wù)非常簡(jiǎn) 單：

你可以將Period('2007','A-DEC')看做一個(gè)被劃分為多個(gè)月度時(shí)期的時(shí)間段中的游 標(biāo)。圖11-1對(duì)此進(jìn)行了說(shuō)明。

對(duì)于一個(gè)不以12月結(jié)束的財(cái)政年度，月度子時(shí)期的歸屬情況就不一樣了：

在將高頻率轉(zhuǎn)換為低頻率時(shí)，超時(shí)期（superperiod）是由子時(shí)期（subperiod）所 屬的位置決定的。例如，在A-JUN頻率中，月份“2007年8月”實(shí)際上是屬于周期“2008年”的：

完整的PeriodIndex或TimeSeries的頻率轉(zhuǎn)換方式也是如此：

這里，根據(jù)年度時(shí)期的第一個(gè)月，每年的時(shí)期被取代為每月的時(shí)期。

如果我們想要 每年的最后一個(gè)工作日，我們可以使用“B”頻率，并指明想要該時(shí)期的末尾：

未完待續(xù)。。。

新聞名稱(chēng)：python計(jì)算函數(shù)周期 python通過(guò)周數(shù)得到日期
文章出自：http://m.2m8n56k.cn/article48/doeddhp.html

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