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    Python 科学计算基础 (整理)

    Python是一种面向对象的、动态的程序设计语言,具有非常简洁而清晰的语法,既可以用于快速开发程序脚本,也可以用于开发大规模的软件,特别适合于完成各种高层任务。   随着NumPy、SciPy、matplotlib、ETS等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算。与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比,Python是一门真正的通用程序设计语言,比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多程序库的支持,适用于Windows和Linux等多种平台,完全免费并且开放源码。虽然MATLAB中的某些高级功能目前还无法替代,但是对于基础性、前瞻性的科研工作和应用系统的开发,完全可以用Python来完成。 *Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行,从而上百倍的提高程序的运算速度。 *基于浏览器的Python开发环境wakari(http://www.continuum.io/wakari) 能省去配置Python开发环境的麻烦。hnxyzzl Zzlx.xxxxxxx *Pandas经过几个版本周期的迭代,目前已经成为数据整理、处理、分析的不二选择。 *OpenCV官方的扩展库cv2已经正式出台,它的众多图像处理函数能直接对NumPy数组进行处理,便捷图像处理、计算机视觉程序变得更加方便、简洁。 *matplotlib已经拥有稳定开发社区,最新发布的1.3版本添加了WebAgg后台绘图库,能在浏览器中显示图表并与之进行交互。相信不久这一功能就会集成到IPython Notebook中去。 *SymPy 0.7.3的发布,它已经逐渐从玩具项目发展成熟。一位高中生使用在线运行SymPy代码的网站:http://www.sympygamma.com * Cython已经内置支持NumPy数组,它已经逐渐成为编写高效运算扩展库的首选工具。例如Pandas中绝大部分的提速代码都是采用Cython编写的。 * NumPy、SciPy等也经历了几个版本的更新,许多计算变得更快捷,功能也更加丰富。 * WinPython、Anaconda等新兴的Python集成环境无须安装,使得共享Python程序更方便快捷。 * 随着Python3逐渐成为主流,IPython, NumPy, SciPy, matplotlib, Pandas, Cython等主要的科学计算扩展库也已经开始支持Python3了。

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    使用secureCRT连接超时(最详细最有效的解决,就这一篇就够了)

    从昨天下午到现在,可谓是一波三折,在网上查阅的文章不下100篇,结果很多都是没用的千篇一律,即使一些浏览器破千的文章,发现都是无头无尾,整个逻辑都很烂,最终通过一次次的失败到最后的成功使我不得不写篇指导,好让你们可以一次性解决问题,减少你们宝贵的时间,话不多话,现在开始吧! (开始之前,确保你们的Linux网络配置可以联网,输入ping www.baidu.com),若不成功,则先去这里,把网络配置好。Centos7安装图形化界面&连接不到网络的解决办法(相信你试了很多办法都没用,这里99%都可以解决 使用secureCRT进行连接,架构如下: 1,确保你的虚拟机Linux安装了ssh服务, 2,修改ssh的配置文件,因为ssh的配置文件默认很多都是未开通的 3,开启ssh服务,并进行检查服务 4,确保网络配置没有问题,确保可以后期进行传输文件,在虚拟机上ping主机,在主机上ping虚拟机 5,使用secureCRT进行连接,即可成功, 以上是整个连接过程的思路,接着我们来进**行操作吧 1,确保你的虚拟机Linux安装了ssh服务, 输入yum list installed | grep openssh-server,出现如下显示代表已经安装,若未出现,则需要输入yum install openssh-server进行安装

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