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学了一段时间Python用于科学计算的感想 已有28人参与
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刚开始用的是《Learn Python the Hard Way》，可以说是最啰嗦的面向毫无编程基础的人的教材。同时也看了一点官方的Tutorial，看到很多人推荐一本书《Python科学计算》，所以就买了一本。作者叫张若愚。买了书之后兴高采烈地看了两章，发现没有什么亮点，而且结构很乱。书后面一部分可以说对我完全没有作用，都是在介绍怎样做信号处理之类的。这本书强烈不推荐购买，除非你正好是要用来做信号处理。 试着用Python编写了三维的FDTD程序，这才体会到Python有多慢，即使用到了NUMPython的库。FDTD里不可避免要用到许多次循环，并且有很多循环嵌套。在这种情况下Python的速度比Matlab要慢很多。我用的是PythonXY包，PythonXY附带很多工具，包括二维三维画图、GUI设计、多种文本编辑器。但是觉得这些工具相对MATLAB来说还欠完善。对于国内用户来说（不介意用MATLAB盗版的话），我觉得科学计算还是用MATLAB更好。对速度有要求的话还是应该用编译语言。 |
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小木虫: 金币+5, 回帖也精彩 2013-09-23 14:18:02
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我是《Python科学计算》的作者，首先我对于本书内容编排上对读者造成的不便表示抱歉。 这本书虽然读起来会比较费劲，但是应该还是算作一本入门的教材。其中介绍了我工作中经常会用到的一些扩展库，如果你真想用这些扩展库做一些实际的工作，那么书中所介绍的那些内容是会经常遇到的。 这本书的编写我花了两年多的时间，通过阅读不够完整的英文文档、写测试程序甚至分析源代码，我逐步了解了这些扩展库的用法。所以书中的内容会比较繁杂。建议读者在阅读的时候，可以先通读一遍，了解Python的哪个扩展库可以实现哪些功能。等到实际运用时，再逐步细读。 例如，在书中就不止一次提到Python循环慢的问题。解决方案之一是可以用NumPy。但是对NumPy的ndarray做单个数值的运算，其速度会比使用Python标准对象更慢。 那么解决方案就是上C语言，在后面的章节有介绍如何用weave、SWIG以及Cython等进行编译提速。 我记得MATLAB也是解释运行的，速度一样很慢。好像最近增加了JIT功能，在一些简单的循环运算方面提速了不少。 目前Python要做类似的事情最佳方案就是Cython了，不过最近出来的Numba也支持JIT功能，将针对ndarray的循环运算提速上百倍。所以Python世界的解决方案会越来越丰富。 至于书中为什么会有许多信号处理方面的内容。在我的实际工作中，会经常遇到这样的问题。例如从传感器获得的数据剔除噪声，分析信号的频谱。我想这样的内容对于许多搞工程的都用得上。 正如《learn python the hard way》一样，要学好一样东西，并真正派上用场需要大量的练习和实践。因此读者不能指望这本书能完全解决你遇到的问题。它只能带你进门，看看Python世界的精彩，是否要深入下去，就取决于读者自己了。 |
13楼2012-11-03 12:41:15
libralibra
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那本书主要是内容庞杂,结构也相对较乱一些.不过纯搞科学计算,不用直接上pythonxy这么庞大的东西.画图就弄matplotlib库,数值就上numpy,一点点扩展试试.程序写完如果效率欠佳,用profile来看看主要是哪部分代码占用时间较多,可能的话用c重新那部分来提高效率.python作为后起之秀,优点还是很明显的:动态,简洁,上手快;list可以说是所有编程语言(我接触过的)里面最好用的数据结构;安装程序体积小巧...matlab怎么说也是数值计算领域的老牌软件了,不过运行环境已经够大了,好几百个M. 提供一句话profile程序的python代码  注意cProfile那个P大写是必须的) |
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