Python科学计算入门：IPython与工具详解

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本资源是一份关于使用Python进行科学计算的详细介绍，由Robert Johansson于2016年4月16日编写。讲座主要分为两个部分：Python科学计算入门和Python编程基础。第一部分，"Introduction to Scientific Computing with Python"，首先阐述了计算在科学研究中的角色，强调了它在处理复杂数据、模拟实验和建模等方面的重要性。提到科学计算工具的要求，包括代码管理工具，如Git等，以及为何选择Python作为首选语言。Python因其易学、丰富的库支持和广泛的应用领域（如NumPy、SciPy、Pandas等）而被推荐用于科学计算。特别提到了Python软件栈，包括Python解释器（CPython）、交互式环境（IPython）、IPython Notebook（现在的Jupyter Notebook）以及 Spyder这样的集成开发环境（IDE）。讲解了不同版本的Python，强调了如何安装，包括使用Conda包管理工具，以及针对Linux、MacOSX和Windows平台的安装指南。最后推荐了一些进一步学习的阅读材料，并提醒读者关注所使用的Python和模块版本的更新。第二部分，"Introduction to Python programming"，则深入介绍了Python编程的基本概念。这部分涵盖了Python程序文件的结构，如例程定义和字符编码。IPython Notebook的使用是教学的重点，因为它提供了交互式的代码执行和文档注释功能。接着，讲解了模块的导入和使用，包括查看模块内容和查阅其官方文档。变量和类型是编程的核心，包括符号命名规则、赋值操作，以及基本的数据类型如整型、浮点型、字符串等。此外，还介绍了类型检查和实用工具。这份讲座为想要在科学计算领域使用Python的人提供了一个全面且实用的入门教程，从语言选择到编程实践，内容丰富，适合初学者和进阶者参考。

To use a module in a Python program it ﬁrst has to be imported. A module can be imported using the

import statement. For example, to import the module math, which contains many standard mathematical

functions, we can do:

In [6]: import math

This includes the whole module and makes it available for use later in the program. For example, we can

do:

In [7]: import math

x = math.cos(2 * math.pi)

print(x)

1.0

Alternatively, we can chose to import all symbols (functions and variables) in a module to the current

namespace (so that we don’t need to use the preﬁx “math.” every time we use something from the math

module:

In [8]: from math import *

x = cos(2 * pi)

print(x)

1.0

This pattern can be very convenient, but in large programs that include many modules it is often a good

idea to keep the symbols from each module in their own namespaces, by using the import math pattern.

This would elminate potentially confusing problems with name space collisions.

As a third alternative, we can chose to import only a few selected symbols from a module by explicitly

listing which ones we want to import instead of using the wildcard character *:

In [9]: from math import cos, pi

x = cos(2 * pi)

print(x)

1.0

2.3.2 Looking at what a module contains, and its documentation

Once a module is imported, we can list the symbols it provides using the dir function:

In [10]: import math

print(dir(math))

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