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服务器中python库的使用-scipy
导读：服务器中python库的使用-scipy 在从前的介绍中，我们为大家初步介绍了一些服务器里面python库中使用numpy的基本知识，相信香港服务器的使用者经过一段时间的刻苦学习已经能够熟练地使用numpy进行开发了，这的确是一件值得高兴的事情，但是我们知道服务于pyth……
　　服务器中python库的使用-scipy
　　在从前的介绍中，我们为大家初步介绍了一些服务器里面python库中使用numpy的基本知识，相信的使用者经过一段时间的刻苦学习已经能够熟练地使用numpy进行开发了，这的确是一件值得高兴的事情，但是我们知道服务于python的库是十分多的，仅仅知道numpy的使用想来是远远不够的，鉴于此，小编就为大家带来python库中的另一个经常使用到的函数库scipy。
　　首先小编就给大家先简单的介绍一下Scipy的基本知识，通常我们认为scipy与numpy是一脉相承的，但是scipy是一种更加高端的数值计算库，一般我们认为SciPy函数库是在NumPy库的基础上增加了许多十分方便进行科学研究的数学、科学以及工程计算中常用的库函数，通过调用这些库函数可以快速的进行项目的开发，这些库函数包括线性代数、常微分方程数值求解、图像处理等。由于其涉及的领域众多、小编没有能力对其一一的进行介绍。在这里只能够进行一个入门性质的讲解，现在让我们看看如何用SciPy进行插值处理、信号滤波等科学运算。
　　1：最小二乘拟合
　　现在预先提供一组实验数据，我们现在已经知道了它们之间的函数关系:y = f(x)，通过这些给定的数据，我们需要求解一些未知的参数。例如，如果f是一个线型函数f(x) = k*x+b，那么参数k和b就是我们需要求的值。将这些参数用 p进行统一的表示，我们可以得到一下需要求解的公式：
　　这种算法被称之为最小二乘拟合，其目的就是求得使S最小的s，通常我们可以通过调用scipy中的子函数库optimize实现最小二乘拟合算法，具体的函数是leastsq。下面是用leastsq进行数据拟合的一个例子：
　　def func(x, p):
　　数据拟合所用的函数: A*sin(2*pi*k*x + theta)
　　A, k, theta = p
　　return A*np.sin(2*np.pi*k*x+theta)
　　def residuals(p, y, x):
　　实验数据x, y和拟合函数之间的差，p为拟合需要找到的系数
　　return y - func(x, p)
　　2: 函数最小值
　　optimize库提供了几个求函数最小值的算法，例如：fmin, fmin_powell。我们以fmin为例，通过下面的程序求解卷积的逆运算演示fmin的功能。
　　例如以下的简单函数
　　y = x * h。
　　假设已知其中的两个参数求其中的未知参数。这种运算被称为反卷积运算，是十分困难的，特别是在实际的运用中，测量系统的输出总是存在误差的。下面用fmin计算反卷积，这种方法只能用在很小规模的数列之上。
　　def test_fmin_convolve(fminfunc, x, h, y, yn, x0):
　　x (*) h = y, (*)表示卷积
　　yn为在y的基础上添加一些干扰噪声的结果
　　x0为求解x的初始值
　　def convolve_func(h):
　　计算 yn - x (*) h 的power
　　fmin将通过计算使得此power最小
　　return np.sum((yn - np.convolve(x, h))**2)
　　# 调用fmin函数，以x0为初始值
　　h0 = fminfunc(convolve_func, x0)
　　3：数值积分
　　数值积分是对定积分的数值求解，例如可以利用数值积分计算某个形状的面积。单位半圆曲线可以用下面的函数表示：
　　def half_circle(x):
　　return (1-x**2)**0.5
　　下面的程序使用经典的分小矩形计算面积总和的方式，计算出单位半圆的面积：
　　&&& N = 10000
　　&&& x = np.linspace(-1, 1, N)
　　&&& dx = 2.0/N
　　&&& y = half_circle(x)
　　&&& dx * np.sum(y[:-1] + y[1:]) # 面积的两倍
　　3.8937
　　关于服务器中python库scipy的使用小编就为大家介绍到这里了。
　　如果您还有什么不明确或者是不懂的地方，欢迎来新世界主机咨询了解，详情请咨询QQ: TEL: 400 。我们必将竭诚为您服务。
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
$(this).parents(".respond_box").hide();
e.stopPropagation();
/*删除评论*/
$(".del_comment_c").on("click", function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
alert(data.msg);
$(".res_btn").click(function (e) {
var q = $("#form1").serializeArray();
console.log(q);
var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
if (res_area_r == '') {
$(".res_text").css({color: "red"});
$.post("/index.php/comment/do_comment_reply/", q,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
var $target,
evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
var $dd = $target.parents('dd');
var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
var mess = $(".res_area_r").val();
var str = str.replace(/{%header%}/g, data.header)
.replace(/{%href%}/g, 'http://' + window.location.host + '/user/' + data.username)
.replace(/{%username%}/g, data.username)
.replace(/{%com_username%}/g, _username)
.replace(/{%time%}/g, data.time)
.replace(/{%id%}/g, data.id)
.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click",'.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
$(".res_area_r").val($.trim($(".res_area").val()));
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本帖子已过去太久远了，不再提供回复功能。Numpy、SciPy、MatplotLib是Python下从事科学计算必不可少的库。我在用其他的方法安装时出现各种问题，发现直接安装.whl包是最快且不报错的方法。
1.下载.whl包在下面的网站中找需要的.whl文件下载要和自己本地安装的版本一致，我选择的whl文件是：numpy-1.13.0+mkl-cp36-cp36m-win32.whlscipy-0.19.1-cp36-cp36m-win32.whlmatplotlib-2.0.2-cp36-cp36m-win32.whl
2.开始在命令行安装&pip3 install c:\(whl文件下载的路径)\numpy-1.13.0+mkl-cp36-cp36m-win32.whl&pip3 install c:\(whl文件下载的路径)\scipy-0.19.1-cp36-cp36m-win32.whl&pip3 install c:\(whl文件下载的路径)\matplotlib-2.0.2-cp36-cp36m-win32.whl
如果不出意外，这就都安装好了。
3.开始测试测试代码来自：/jasonfreak/p/5441512.html 感谢作者
1 from numpy import array
2 from numpy.random import normal
3 from matplotlib import pyplot
5 def genData():
heights = []
weights = []
grades = []
for i in range(N):
while True:
# 身高服从均值172，标准差为6的正态分布
height = normal(172, 6)
if 0 & height: break
while True:
# 体重由身高作为自变量的线性回归模型产生，误差服从标准正态分布
weight = (height - 80) * 0.7 + normal(0, 1)
if 0 & weight: break
while True:
# 分数服从均值为70，标准差为15的正态分布
score = normal(70, 15)
if 0 &= score and score &= 100:
grade = 'E' if score & 60 else (
'D' if score & 70 else ('C' if score & 80 else ('B' if score & 90 else 'A')))
heights.append(height)
weights.append(weight)
grades.append(grade)
return array(heights), array(weights), array(grades)
33 # 绘制柱状图
34 def drawBar(grades):
xticks = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
gradeGroup = {}
# 对每一类成绩进行频数统计
for grade in grades:
gradeGroup[grade] = gradeGroup.get(grade, 0) + 1
# 创建柱状图
# 第一个参数为柱的横坐标
# 第二个参数为柱的高度
# 参数align为柱的对齐方式，以第一个参数为参考标准
pyplot.bar(range(5), [gradeGroup.get(xtick, 0) for xtick in xticks], align='center')
# 设置柱的文字说明
# 第一个参数为文字说明的横坐标
# 第二个参数为文字说明的内容
pyplot.xticks(range(5), xticks)
# 设置横坐标的文字说明
pyplot.xlabel('Grade')
# 设置纵坐标的文字说明
pyplot.ylabel('Frequency')
# 设置标题
pyplot.title('Grades Of Male Students')
pyplot.show()
61 #绘制饼形图
62 def drawPie(grades):
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
gradeGroup = {}
for grade in grades:
gradeGroup[grade] = gradeGroup.get(grade, 0) + 1
#创建饼形图
#第一个参数为扇形的面积
#labels参数为扇形的说明文字
#autopct参数为扇形占比的显示格式
pyplot.pie([gradeGroup.get(label, 0) for label in labels], labels=labels, autopct='%1.1f%%')
pyplot.title('Grades Of Male Students')
pyplot.show()
76 #绘制直方图
77 def drawHist(heights):
#创建直方图
#第一个参数为待绘制的定量数据，不同于定性数据，这里并没有事先进行频数统计
#第二个参数为划分的区间个数
pyplot.hist(heights, 100)
pyplot.xlabel('Heights')
pyplot.ylabel('Frequency')
pyplot.title('Heights Of Male Students')
pyplot.show()
88 #绘制累积曲线
89 def drawCumulativeHist(heights):
#创建累积曲线
#第一个参数为待绘制的定量数据
#第二个参数为划分的区间个数
#normed参数为是否无量纲化
#histtype参数为'step'，绘制阶梯状的曲线
#cumulative参数为是否累积
pyplot.hist(heights, 20, normed=True, histtype='step', cumulative=True)
pyplot.xlabel('Heights')
pyplot.ylabel('Frequency')
pyplot.title('Heights Of Male Students')
pyplot.show()
103 #绘制散点图
104 def drawScatter(heights, weights):
#创建散点图
#第一个参数为点的横坐标
#第二个参数为点的纵坐标
pyplot.scatter(heights, weights)
pyplot.xlabel('Heights')
pyplot.ylabel('Weights')
pyplot.title('Heights & Weights Of Male Students')
pyplot.show()
115 #绘制箱形图
116 def drawBox(heights):
#创建箱形图
#第一个参数为待绘制的定量数据
#第二个参数为数据的文字说明
pyplot.boxplot([heights], labels=['Heights'])
pyplot.title('Heights Of Male Students')
pyplot.show()
124 data = genData()
125 print(data)
126 heights = data[0]
127 weights = data[1]
128 grades = data[2]
129 drawBar(grades)
130 drawPie(grades)
131 drawHist(heights)
132 drawCumulativeHist(heights)
133 drawScatter(heights, weights)
134 drawBox(heights)
运行结果：
drawBar(grades)
drawPie(grades)
drawHist(heights)
drawCumulativeHist(heights)
drawScatter(heights, weights)
drawBox(heights)
阅读(...) 评论()求助，python3.5官网上没有matplotlib和scipy这两个模块。_python吧_百度贴吧
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&签到排名：今日本吧第个签到，本吧因你更精彩，明天继续来努力！
本吧签到人数：0成为超级会员，使用一键签到本月漏签0次！成为超级会员，赠送8张补签卡连续签到：天&&累计签到：天超级会员单次开通12个月以上，赠送连续签到卡3张
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求助，python3.5官网上没有matplotlib和scipy这两个模块。收藏
我在官网上下载了python3.5，然后我们的大学计算机基础老师让我们安装matplotlib 和 scipy 这两个模块，但是我到官网上没有找到3.5版本的扩展，只有3.4的，而且那个3.4的电脑还报木马，不让用，求助~！有没有3.5的扩展？
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求助，求助
我没装过，我觉得3.4能用的3.5同样能用。官方下载的都被曝木马。要这样的杀毒软件干啥，赶快卸载
用pip install &package&方法安装
同学，你是哪个学校的？大计机也学Python！
3.5的没法用scipy
用这里的试试：
从时间复杂度上来讲dict是o(1)，list是o(n)
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