python科學計算pdf

A. python背後是一項科技運動

比較官方的說法，python是一種解釋型語言，解釋型語言是指代碼一行一行的解釋執行，就好像有個 同聲傳譯 ，你每說一句話，他都能不間斷地給你翻譯，把你說的話（意指寫好的代碼）翻譯成機器能夠理解的語言。對於機器來說，這些翻譯後的語言就是機器語言，就是指令，機器收到指令後，就會根據指令執行對應的操作。

與解釋型語言相對的，有編譯型語言，編譯型語言則通過編譯器先將代碼翻譯成機器語言，再交給機器去執行。舉個例子，我方主持了一個會議，參會的分別有英國人、俄國人和西班牙人，他們三方都帶了自己的同聲傳譯。假如是解釋型語言呢，我在開會的時候用一種每個同聲傳譯都聽得懂的的語言，也就是一種官方用語。這樣我可以不間斷地用這種語言來做交流，因為這些翻譯人員都會為這三國參會人員同步翻譯成目標語言，你應該也注意到了，解釋型語言類似於一種通用的語言。而如果是編譯型語言呢，我會讓我這邊的3個翻譯人員將我的一份中文演講稿，分別翻譯成英文版的、俄文版的和西班牙語版的，在開會的時候，我只要交給參會的國際友人去翻閱就好了。解釋型語言側重的是一種通用的、能夠實時解釋翻譯的特性，而編譯型語言側重的是有針對性、提前准備的特性。然而，在開會的時候，解釋型效率是沒有那麼高的，因為需要同聲傳譯消耗時間去做翻譯，而編譯型的效率會高些，因為翻譯工作已經在開會前做好了，只需要參會人員理解並且執行就好。

1989年的聖誕節，荷蘭程序員Guido van Rossum（ 吉多·范羅蘇姆 ，以下簡稱吉多）在家休假無聊，為了打發時間，他開發了一種新的解釋型語言。可見，該程序員無聊的時候，就是寫代碼。因為作者非常喜歡 Monty Python's Flying Circus （巨蟒劇團之飛翔的馬戲團，這是英國的一個電視喜劇），就拿python作為這個新語言的名字。我想大家不一定都知道這部喜劇，但是可能都聽說過python，可能微信在幾天前給你推過python相關的培訓廣告，可能一些學校已經將掌握python基礎概念作為一門選修課，可能你的智能家居里的操作系統有一部分核心代碼是用python實現的，可能你的手機里有一個插件也是用python實現的，python現在的應用范圍非常廣泛，功能也非常強大。

吉多之前在 荷蘭數學和計算機科學研究學會 上班，在那裡，他為ABC編程語言工作了好多年。 ABC語言長這樣的

這是一個函數，你也許看不懂，根據英文單詞，或許可以大概猜出點什麼。這里只想讓你知道，python也差不多長這樣，相比較會更容易理解些。

ABC雖然是一門編程語言，它的定位是作為教學或原型設計的工具，是專門為學校老師或者科研人員設計的。ABC的定位決定了它受眾不是很廣泛，並且它也有使用門檻，對計算機不了解的人，沒有經過一段時間的學習，可能根本就上不了手。所以，ABC並不能作為一門通用的編程語言，在業內也無法獲得成功。雖然說ABC沒有python那麼成功，但是ABC可以說是"the mother of python"，作者在很多地方都借鑒了ABC，取其精華、取其糟粕。現如今，python是長這樣的

可能對於沒接觸過編程的人來說，它們兩不都是一樣的，不都是一堆英文字母么，我都看不懂。但是對於初學計算機課程，那些需要學習C語言的人來說，python相比較算是更容易理解了。python非常簡短，一些復雜的流程，在C語言中，可能需要幾十行代碼，但是在python中，可能就只需要幾行代碼。當然不同的業務場景，可能不是這樣的，但是普遍情況下，用python的開發效率是非常高的。python適合快速開發，適合產品快速迭代出新。

1999年1月，也就是語言面世的10年後， 吉多 向DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency，美國國防部一個負責科研的下屬機構)申請資金。我去翻了下該申請的修訂版，修訂版在1999年8月份提交，修訂版比第一版內容更具有概括性，並且內容翔實，條理清晰，值得翻閱。

該修訂版叫 Computer Programming for Everybody ，直譯過來，就是針對每個人的計算機編程，翻譯為通俗易懂的詞——人人編程，人人編程是一種 社會 現象，每個人都有一定的編程能力，並且對計算機有一定的認識，了解軟硬體是怎麼運轉起來的，了解一些軟硬體的設計規范，能夠通過編程來表達自己的想法，能夠通過編程來配置自己的軟體，通過編程來控制自己的機器，以改善自己的生活。舉個例子，你在某寶買了一個掃地機器人，該機器人支持定義打掃路線，支持設置掃地機器人在需要更換掃把的時候，指示燈顯示指定的顏色。你知道掃地機器人可以做什麼，有什麼操作習慣，這是基於你對一些機器的理解，如果你用過很多軟體，或者參與過軟體的設計，你大概都知道一些軟體可能都有「設置」、「編輯」或「幫助」等菜單鍵。這種設計思維，或者操作習慣，都是很多軟體都有的，有了這種認識之後，你面對很多同類型的軟體、或者同類型的產品，就大概能夠知道從那裡入手，以及對它有什麼功能，都有一個初步的期待或者認識。既然大家都了解計算機了，那麼計算機的一些概念或者說是理念，可以說是屬於常識的一部分，面對一些計算機或者說智能設備，也大概知道從哪裡上手使用。我覺得這就是作者要達到的願景。

該修訂版主要有幾個目的：

在這里，他想從推廣python開始，因為python作為一門適合快速開發的工具，既適合專家，也適合初學者，同時python有一個活躍的且不斷增長的用戶群體，這個用戶群體對他這個申請也非常感興趣，願意為之努力。python的用戶數多，說明已經在市場得到了一定的認可，並且這個用戶群體也願意為python的發展做貢獻，這對於一門編程語言來說，最好不過了。

該提案的 基本論點 部分寫得很好，他說他想普及計算機應用，但並非通過介紹新的硬體，或者新軟體這種形式，而是通過賦予每個人編程能力來實現。信息技術的發展給了人們各種強大的計算機，它們以桌面電腦、筆記本電腦或者嵌入式系統的形式存在，如果用戶在軟體設計和實現上有一個通用的認知，那將會極大地促進生產和創造，並且對未來有深遠的影響。試想一下，如果你有一種修改和配置軟體的能力，並且你可以把你的修改通過社區網站分享其他人，其他人碰到同樣的問題的話，就可以參照你的方法。這種能力在緊急的情況下是很重要的，你不必等專家來給你解決問題，你自己就可以嘗試解決這些問題。說到這里，你有沒有想起貼吧，或者論壇，論壇有很多個板塊，不同的領域分不同的板塊，假如你想root手機（手機越獄，指解除手機廠商的限制，獲取手機的用戶最高許可權，以實現對手機的某種控制），你可以到論壇上root板塊找答案，這種形式可謂跟吉多提到的是一樣的。如果你對你的手機或者電腦有更深入的了解，你可以通過編程改善你的輸入法，或者改變你的顯示器冷暖色等等，這些都是對你生活有幫助的。吉多在這里就是想達到這種狀態，簡單點說，人人都對計算機有一定的了解，且都有處理計算機問題的能力。

為了實現這個目標，作者制定了5年計劃，這個5年計劃如下：

5年計劃循序漸進，由淺入深。1999年3月，美國國防部對此進行了回應，同意撥款給他。作者的5年計劃在1999年底開始實施，雖然想推進5年，但是只收到1年的資金支持。不過，作者還是沒有放棄這個項目，一直推進，直到他不再參與python的工作。當時美國國防部對他們提供了多少資金呢，我沒看到官方公開的數據。2013年有報道稱，DARPA向Continuum Analytics提供3百萬美元的支持，讓該公司給python開發數據處理以及數據可視化工具。具體數字是否可靠，這個尚不清楚，但管中窺豹，可見美國國防部對該項目表示認可，並提供了資金支持。Continuum Analytics有一個比較有名的工具，叫Anaconda，Anaconda可以理解為是python + 各種科學計算庫的工具箱，Anaconda官網有這么一句話

翻譯為「Continuum Analytics的Anaconda是使用python的、領先的開源科學計算平台，我們賦予那些正在改變世界的人超能力。」

在查資料的時候，我發現了一個wiki論壇, 該論壇對該項目進行了評價，論壇列出了該項目成功的地方和失敗的地方，以及一些 社會 人士的看法。論壇這樣總結道，這個項目成功的地方在於：

這個項目失敗的地方在於：

回想自己初學python的時候，我覺得這個總結是很公正的。python確實容易入門，有編程基礎的人可能只需要一個星期就能掌握python的一些基本語法。相比C語言，python對於初學者是很友好的，很容易讓人上手。但是，要深入理解python，並沒有這么簡單，需要花很多時間去磨練。接手一個使用python的項目，你需要花一些時間精力去熟悉，去摸透裡面的邏輯，這對於初學者來說，是無法避免的。 對於一個程序員來說，作者能想像到以後計算機的普及應用，以及用戶的認知水平，還有他能夠做什麼，通過什麼來實現，能有這些遠大的抱負，這是非常不容易的。西方世界經常說到「change the world，make the world a better place」，作者也確實做到了，他設計的python在計算機世界裡扮演者一個非常重要的角色。如果通過 科技 能夠改變世界，那麼python就是改變世界的其中一步。1980-2000年，美國對 科技 公司是政策扶持、技術擴散，這期間涌現了如IBM、HP、思科等 科技 公司，大家熟知的微軟和蘋果都是在這期間上市的。python可以說是這個 科技 運動的一個縮影，在 科技 浪潮的推動下，python得到了長足的發展。

很多 科技 或工業相關的網站會根據當年編程語言的流行度做下排名，它們會列出當年在業界最受歡迎的編程語言。其中，IEEE Spectrum 和 TIOBE 的2021年度編程語言是python，如果我還沒記錯的話，TIOBE的2020年度編程語言也是python。可見python是非常受歡迎的，用現在的話講，就是「網紅」編程語言。現在，很多計算設備上都有python的身影，小到智能家居、手機、智能手錶，大到鋰電車、工控車床、甚至太空梭都有python的身影。你可能在瀏覽網頁的時候，右下角彈出一個「7天python入門」的廣告，可見python現在還是有很多需求，因為有需求，所以才有人去投廣告，才會有人去找培訓機構。

作者在給美國國防部的提案中寫到，他想跟高中或大學展開合作，設計一些python的課程，針對不同年級，設計不同水平的課程。現在來看，他確實是做到了，現在哈佛、密歇根大學等排名靠前的大學，都有python課程，python在這些大學的CS（計算機科學）課程中應用非常廣泛，可以說是作為CS導論的一個教學工具。在一些比較高級的課程，比如數據科學、人工智慧等都可以看到python的身影，這是因為學術界以及工業界為python提供了一些處理科學計算和大數據的工具，這也歸功於美國國防部的支持。美國有許多編程夏令營，針對不同年齡段有不同的課程，並且也有許多支持python代碼的編程競賽。Google在coursera上有一個面向初學者的課程，該課程叫 Google IT Automation with Python，完成課程大約需要 8 個月，課程建議每周花5小時學習，課程結束後就可以獲得Google頒發的證書。可見，不管是工業界，還是教育界，都對python有不同程度的支持。這里打個岔，第一版的Google搜索引擎還是用python寫的，作者也在Google工作了一段時間。

現如今，每隔一段時間，就有一個PyCon活動，這個活動匯聚世界各地的開發者，每年都有開發者來展示他們使用python的成功案例，或者表達自己對python的新功能或者缺陷的看法。可見，python用戶社區一直都是很活躍的。這讓我想到了某新能源 汽車 ，該 汽車 用戶有很高的粘性，有一位車主跟我說過，他們有一個微信群，裡面有該新能源 汽車 的高管，很多車主樂意在裡面指出問題，或者提建議，因為這些高管會對問題或者建議做出相應的反饋。用戶願意提意見，產品經理願意廣開言路，採納多方建議，實屬不易。python社區也差不多如此。

幾年前，你是否看過一個新聞，《人工智慧「網紅」編程語言Python進入山東小學課本》，這是2017年澎湃網的一則新聞，裡面講了python進入了山東省小學六年級教材，作為一門「網紅」編程語言，它是否適合低齡學生，這個倒是沒細說，但是可見國內有些地方是把編程作為一種比較基礎的能力來考量。python往低齡階段滲透是否合適呢，我在翻資料的時候瞥到韓國高麗大學的一篇論文，論文講述小學生在學習python的過程中會碰到一些困難，比如經常少打了一些括弧，經常拼錯單詞，經常碰到語法錯誤，以及對這些現象的看法。還有，南京師范大學有一篇報道，講述了中學生學習在學習python時，採用面向問題的學習模式，我理解是case by case的教學模式，這種模式有利於學生培養學生的計算機思維，以及幫助他們理解一些計算機相關的概念，解決計算機相關的問題。

python是否適合低齡學生呢，我覺得這個是值得討論的話題。最後還要問你一句，你會讓你的小孩學習python么，從什麼時候開始學呢？你的娃因為不知道打多少個括弧嚎啕大哭時，你能幫得上忙么？你到時候需要專門請一個程序員來給你的娃做家教么？

https://zh.wikipedia.org/wiki/Python%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%9F%BA%E9%87%91%E6%9C%83

https://www.python.org/psf/

https://www.computerworld.com/article/2711690/python-gets-a-big-data-boost-from-darpa.html

https://legacy.python.org/doc/essays/omg-darpa-mcc-position/

https://legacy.python.org/doc/essays/blurb/

https://www.python.org/doc/essays/cp4e/

http://wiki.c2.com/?

https://koreauniv.pure.elsevier.com/en/publications/an-analysis-of-the-difficulties-of-elementary-school-students-in-

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2021.771221/full

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BB%88%E8%BA%AB%E4%BB%81%E6%85%88%E7%8B%AC%E8%A3%81%E8%80%85

https://gvanrossum.github.io//

http://neopythonic.blogspot.com/2016/04/kings-day-speech.html

https://www.artima.com/intv/guido.html

https://www.htsec.com/jfimg/colimg/upload/20200113/68981578882847978.pdf

B. python的科學計算有什麼用

Python用在科學計算領域有兩大好處：

1. 強大的膠水功能，可以粘合其他的第三方庫，處理任何碰到的問題；

2. 批量處理的功能，省去很多時間，提高工作效率；

補充知識：

1. Python是一種面向對象棗高的、動態的程序設計語言，具有非常簡潔而清晰的語法，既可以用於快速開發程序腳本，也可以用於開發大規模的軟體，特別適合於完成各種高層任務；

2. 隨著NumPy、SciPy、matplotlib、ETS等眾多程序庫的開發，Python越來越適合於做科學計算。與科學計算領域最流行的商業軟體MATLAB相比，Python是一門真正的通用程序設計語言，比MATLAB所採用的雀岩握腳本語言的應用范圍更廣泛，有更多程序庫的支持，適用於Windows和Linux等多種平台，完全免費並且開放源碼。雖然MATLAB中的某些高級功能目頃慶前還無法替代，但是對於基礎性、前瞻性的科研工作和應用系統的開發，完全可以用Python來完成。

C. 《Python程序設計（第3版）》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python程序設計（第3版）》（[美] John Zelle）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接：https://pan..com/s/18zLT9wJqcc7rnhLHu48O5A

書名：Python程序設計（第3版）

作者：[美] John Zelle

譯者：王海鵬

豆瓣評分：7.3

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-1-12

頁數：344

內容簡介：

本書是面向大學計算機科學專業第一門程的教材。本書以Python語言為工具，採用相當傳統的方法，強調解決問題、設計和編程是計算機科學的核心技能。

全書共13章，包含兩個附錄。第1章到第5章介紹計算機與程序、編寫簡單程序、數字計算、對象和圖形、字元串處理等基礎知識。第6章到第8章介紹函數、判斷結構、循環結構和布爾值等話題。第9章到第13章著重介紹一些較為高級的程序設計方法，包括模擬與設計、類、數據集合、面向對象設計、演算法設計與遞歸等。附錄部分給出了Python快速參考和術語表。每一章的末尾配有豐富的練習，包括復習問題、討論和編程聯系等多種形式，幫助讀者鞏固該章的知識和技能。

D. 誰有利用python進行數據分析 pdf 的中文 完整版的，求發一下

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作品簡介：

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的GuidovanRossum於1990年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。

E. 如何用 Python 科學計算中的矩陣替代循環

因為在Mathematica中使用循環確實是低效的。。。。。。
深層次的原因涉及到Mathematica的底層實現所以我不太懂，但是至少從下面幾個例子可以看出Mathematica里確實有很多比循環更好的方法

求和
首先舉一個最簡單的求和例子，求的值。為了測試運行時間取n=10^6
一個剛接觸Mathematica的同學多半會這樣寫

sum = 0;
For[i = 1, i <= 10^6, i++,
sum += Sin[N@i]];
(*其中N@i的作用是把整數i轉化為浮點數，類似於C里的double*)
sum

為了便於計時用Mole封裝一下，運行時間是2.13秒，如下圖

然後一個有一定Mathematica經驗的同學多半會知道同樣作為循環的Do速度比For快，於是他可能會這么寫
然後一個有一定Mathematica經驗的同學多半會知道同樣作為循環的Do速度比For快，於是他可能會這么寫

sum = 0;
Do[sum += Sin[N@i], {i, 1, 10^6}];
sum

如下圖，用時1.37秒，比For快了不少

當然了知道Do速度比For快的同學不太可能不知道Sum函數，所以上面其實是我口胡的，他應該會這么寫

Sum[Sin[N@i], {i, 1, 10^6}]

如下圖，同樣的結果，只用了不到0.06秒

如果這位同學還知道Listable屬性並且電腦內存不算太小的話，他也可能會這么寫

Tr@Sin[N@Range[10^6]]

如下圖，只用了不到0.02秒，速度超過For循環的100倍

當然了這只是一個最簡單的例子，而且如果數據量更大的話最後一種方法就不能用了。但是這也足以說明在求和時用循環是低效的，無論是內置的Sum函數還是向量化運算，在效率上都遠遠高於循環
（這部分模仿了不同程序員如何編寫階乘函數這篇文章，強烈推薦對Mathematica有興趣的同學去看看）

迭代
接下來舉一個迭代的例子，（即Logistic map），取，為了測試運行時間同樣取n=10^6
還是先用For循環的做法

x = 0.5;
For[i = 1, i <= 10^6, i++,
x = 3.5 x (1 - x);
];
x

如下圖，運行時間2.06秒

（Do循環和For類似，篇幅所限這里就不寫了，有興趣的同學可以自行嘗試）
（Do循環和For類似，篇幅所限這里就不寫了，有興趣的同學可以自行嘗試）
然後看看內置的Nest函數

Nest[3.5 # (1 - #) &, 0.5, 10^6]

如下圖，用時0.02秒，又是將近兩個數量級的效率差異

當然了Nest的使用涉及到純函數，對於Mathematica初學者來說可能有些難以理解，而且一些比較復雜的迭代不太容易寫成Nest的形式，但是在迭代時Nest（還包括Fold）的效率確實要好於循環
當然了Nest的使用涉及到純函數，對於Mathematica初學者來說可能有些難以理解，而且一些比較復雜的迭代不太容易寫成Nest的形式，但是在迭代時Nest（還包括Fold）的效率確實要好於循環
遍歷列表
依然舉一個簡單的例子：求一個列表中偶數的個數。為測試生成10^6個1到10之間的隨機整數

list = RandomInteger[{1, 10}, 10^6];
(*生成10^6個隨機整數*)

如果用For循環的話代碼是這樣的

num = 0；
For[i = 1, i <= 10^6, i++,
If[EvenQ@list[[i]], num++]
];
num

如下圖，用時1.73秒

保留上面的思路，單純的將For循環改為Scan （相當於沒有返回結果的Map），代碼如下

num = 0；
Scan[If[EvenQ@#, num++] &, list];
num

如下圖，用時0.91 秒

（Do循環用時1.00秒左右，篇幅所限就不傳圖了）

摒棄循環的思路，用其他內置函數寫

Count[list, _?EvenQ] // AbsoluteTiming
(*直接用Count數出list中偶數的個數*)
Count[EvenQ /@ list, True] // AbsoluteTiming
(*用Map對list中的每個數判斷是否偶數，然後用Count數出結果中True的個數*)
Select[list, EvenQ] // Length // AbsoluteTiming
(*選取list中的所有偶數，然後求結果列表長度*)
Count[EvenQ@list, True] // AbsoluteTiming
(*利用EvenQ的Listable屬性直接判斷list的每個數是否偶數，然後數出結果中True的個數*)
Sum[Boole[EvenQ@i], {i, list}]
(*對list中的每個元素判斷是否偶數，將結果相加*)

結果如下圖

這個遍歷的例子舉得不算特別恰當，但也能說明一些問題了：Mathematica中內置了許多神奇的函數，其中大部分只要使用得當效率都比循環高（而且不是一點半點）。就算非要用循環，也要記得（任何能用Do代替For的時候）
這個遍歷的例子舉得不算特別恰當，但也能說明一些問題了：Mathematica中內置了許多神奇的函數，其中大部分只要使用得當效率都比循環高（而且不是一點半點）。就算非要用循環，也要記得（任何能用Do代替For的時候）
Do比For快
，（遍歷列表時）
Scan比Do快
用向量(矩陣)運算代替循環
這個例子來自如何用 Python 科學計算中的矩陣替代循環？ - Kaiser 的回答，我只是把代碼從Python翻譯成了Mathematica而已。選這個例子是因為它有比較明確的物理意義，而且效率對比非常明顯
代碼如下

AbsoluteTiming[
n = 100;
u = unew = SparseArray[{{1, _} -> 1}, {n, n}] // N // Normal;
For[k = 1, k <= 3000, k++,
For[i = 2, i < n, i++,
For[j = 2, j < n, j++,
unew[[i, j]] =
0.25 (u[[i + 1, j]] + u[[i - 1, j]] + u[[i, j + 1]] +
u[[i, j - 1]])
]
];
u = unew;
];
u1 = u;
]
(*用三重循環，迭代3000次*)
ArrayPlot[u1, DataReversed -> True, ColorFunction -> "TemperatureMap"]
(*用ArrayPlot繪圖*)

AbsoluteTiming[
n = 100;
u = SparseArray[{{1, _} -> 1}, {n, n}] // N // Normal;
Do[
u[[2 ;; -2, 2 ;; -2]] =
0.25 (u[[3 ;; -1, 2 ;; -2]] + u[[1 ;; -3, 2 ;; -2]] +
u[[2 ;; -2, 3 ;; -1]] + u[[2 ;; -2, 1 ;; -3]]),
{k, 1, 3000}];
u2 = u;
]
(*用矩陣運算，迭代3000次*)
ArrayPlot[u2, DataReversed -> True, ColorFunction -> "TemperatureMap"]
(*用ArrayPlot繪圖*)

運行結果For循環用時136秒，矩陣運算用時不足0.5秒，且兩者答案完全一樣。在演算法完全相同的情況下兩種寫法有著超過200倍的效率差距
（圖片太長了這里就不直接顯示了，鏈接放在下面）
http://pic4.mg.com/_b.png

===========================我是結尾的分隔線===============================
這個答案其實從一開始就跑題了，還寫了這么長的目的就在於希望讓大家切實地感受到循環的低效並安利一下Mathematica中其它高效的方法。正如wolray的答案中說的，既然選擇了使用Mathematica就應該多利用些MMA獨有的美妙函數，畢竟如果只是用循環的話C和Fortran之類的語言效率比MMA不知高到哪裡去了。。。。。。
當
然我也不是讓大家就不用循環了，畢竟很多時候循環的直觀性和易讀性帶來的便利遠遠比那點效率重要。只是希望大家在循環之前能稍稍想一下，自己的目的是不是
一定要用循環？可不可以用內置函數代替循環？就像上面的幾個例子，將循環換成內置函數程序的簡潔性和效率都大幅提高，長此以往相信你一定會愛上MMA的~

題外話——關於用編譯提速循環
在
MMA中如果一定要使用循環又對效率有一定要求的話，可以選擇使用編譯，效率能有極大的提高。比如上面的第4個例子使用Complie編譯過後的Do循環
用時只有1.86秒，速度提升了將近100倍。如果電腦中有C編譯器的話還可以在Compile中加入CompilationTarget ->
"C"選項，速度還能有所提升。編譯過後的代碼如下：

In[10]:= cf = Compile[{{n, _Integer}, {times, _Integer}},
Mole[{u},
u = ConstantArray[0., {n, n}];
u[[1]] = ConstantArray[1., n];
Do[
Do[u[[i, j]] =
0.25 (u[[i + 1, j]] + u[[i - 1, j]] + u[[i, j + 1]] +
u[[i, j - 1]]),
{i, 2, n - 1}, {j, 2, n - 1}
], {k, 1, times}];
u
]
];
u3 = cf[100, 3000]; // AbsoluteTiming
ArrayPlot[u3, DataReversed -> True, ColorFunction -> "TemperatureMap"]

Out[11]= {1.86055, Null}

前3個例子也都可以通過編譯提速很多，這里就不放代碼了，有興趣的同學可以自己動手試一試，如果遇到問題歡迎在評論中與我交流。
需要注意的是編譯有很多注意事項，這里推薦一篇寫的很好的教程，編譯中常見的問題裡面都有很好的講解：怎樣編譯（Compile）/編譯的通用規則/學會這6條，你也會編譯
但是一般來講編譯很麻煩，而且再怎麼編譯效率也很難趕上直接用C，所以個人並不特別建議MMA初學者學習編譯。

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H. python中有哪些簡單的演算法

首先謝謝邀請，

python中有的演算法還是比較多的？

python之所以火是因為人工智慧的發展，人工智慧的發展離不開演算法！

感覺有本書比較適合你,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質的。

這本書對於演算法從基本的入門到實現，循序漸進的介紹，比如裡面就涵蓋了數學建模的常用演算法。

第 1章從數學建模到人工智慧

1.1數學建模1.1.1數學建模與人工智慧1.1.2數學建模中的常見問題1.2人工智慧下的數學1.2.1統計量1.2.2矩陣概念及運算1.2.3概率論與數理統計1.2.4高等數學——導數、微分、不定積分、定積分

第2章 Python快速入門

2.1安裝Python2.1.1Python安裝步驟2.1.2IDE的選擇2.2Python基本操作2.2.1第 一個小程序2.2.2注釋與格式化輸出2.2.3列表、元組、字典2.2.4條件語句與循環語句2.2.5break、continue、pass2.3Python高級操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter

第3章Python科學計算庫NumPy

3.1NumPy簡介與安裝3.1.1NumPy簡介3.1.2NumPy安裝3.2基本操作3.2.1初識NumPy3.2.2NumPy數組類型3.2.3NumPy創建數組3.2.4索引與切片3.2.5矩陣合並與分割3.2.6矩陣運算與線性代數3.2.7NumPy的廣播機制3.2.8NumPy統計函數3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy數據的保存

第4章常用科學計算模塊快速入門

4.1Pandas科學計算庫4.1.1初識Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可視化圖庫4.2.1初識Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib繪圖案例4.3SciPy科學計算庫4.3.1初識SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy圖像處理案例第5章Python網路爬蟲5.1爬蟲基礎5.1.1初識爬蟲5.1.2網路爬蟲的演算法5.2爬蟲入門實戰5.2.1調用API5.2.2爬蟲實戰5.3爬蟲進階—高效率爬蟲5.3.1多進程5.3.2多線程5.3.3協程5.3.4小結

第6章Python數據存儲

6.1關系型資料庫MySQL6.1.1初識MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初識NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小結6.3.1資料庫基本理論6.3.2資料庫結合6.3.3結束語

第7章Python數據分析

7.1數據獲取7.1.1從鍵盤獲取數據7.1.2文件的讀取與寫入7.1.3Pandas讀寫操作7.2數據分析案例7.2.1普查數據統計分析案例7.2.2小結

第8章自然語言處理

8.1Jieba分詞基礎8.1.1Jieba中文分詞8.1.2Jieba分詞的3種模式8.1.3標注詞性與添加定義詞8.2關鍵詞提取8.2.1TF-IDF關鍵詞提取8.2.2TextRank關鍵詞提取8.3word2vec介紹8.3.1word2vec基礎原理簡介8.3.2word2vec訓練模型8.3.3基於gensim的word2vec實戰

第9章從回歸分析到演算法基礎

9.1回歸分析簡介9.1.1「回歸」一詞的來源9.1.2回歸與相關9.1.3回歸模型的劃分與應用9.2線性回歸分析實戰9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2Python求解回歸模型案例9.2.3檢驗、預測與控制

第10章 從K-Means聚類看演算法調參

10.1K-Means基本概述10.1.1K-Means簡介10.1.2目標函數10.1.3演算法流程10.1.4演算法優缺點分析10.2K-Means實戰

第11章 從決策樹看演算法升級

11.1決策樹基本簡介11.2經典演算法介紹11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系數11.2.5小結11.3決策樹實戰11.3.1決策樹回歸11.3.2決策樹的分類

第12章 從樸素貝葉斯看演算法多變193

12.1樸素貝葉斯簡介12.1.1認識樸素貝葉斯12.1.2樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3樸素貝葉斯演算法的優缺點12.23種樸素貝葉斯實戰

第13章 從推薦系統看演算法場景

13.1推薦系統簡介13.1.1推薦系統的發展13.1.2協同過濾13.2基於文本的推薦13.2.1標簽與知識圖譜推薦案例13.2.2小結

第14章 從TensorFlow開啟深度學習之旅

14.1初識TensorFlow14.1.1什麼是TensorFlow14.1.2安裝TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念與原理14.2TensorFlow數據結構14.2.1階14.2.2形狀14.2.3數據類型14.3生成數據十二法14.3.1生成Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成隨機數14.4TensorFlow實戰

希望對你有幫助！！！

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書名：Python金融實戰

作者：[美] Yuxing Yan

譯者：張少軍

豆瓣評分：6.6

出版年份：2017-6

頁數：320

內容簡介：Python憑借其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學計算社區，在需要數據分析和處理大量數據的金融領域得到了廣泛而迅速的應用，並且成為越來越多專業人士**的編程語言之一。

本書通過12章內容介紹了Python在金融領域的應用，從Python的安裝、基礎語法，再到一系列簡單的編程示例，本書循序漸進地引導讀者學習Python。同時，本書還結合Python的各個模塊以及金融領域中的期權價格、金融圖形繪制、時間序列、期權定價模型、期權定價等內容，深度揭示了Python在金融行業中的應用技巧。

本書適合金融、會計等相關專業的高校師生閱讀，也適合金融領域的研究人員和從業人員參考學習。對於有一定計算機編程基礎，但想要從事金融行業的讀者，本書也是不錯的參考用書。

作者簡介：嚴玉星，畢業於麥吉爾大學，獲金融學博士學位。他有著豐富的教學經驗，教授過各類本科學位和研究生學位的金融課程，如金融建模、期權和期貨、投資組合理論、定量財務分析、企業融資和金融資料庫等。他曾在8所全球知名的大學任教：兩所在加拿大，一所在新加坡，5所在美國。

嚴博士一直活躍於學術研究的前沿，他的研究成果在多個國際學術期刊發表。此外，他還是財務數據方面的專家。在新加坡南洋理工大學任教時，他曾為博士生講授一門名為「金融資料庫入門」的課程。

J. 誰有有《利用Python進行數據分析》pdf 謝謝

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