传统意义上科学被分为两类：经验科学与理论科学，但在过去的几十年中计算渐渐成为了科学重要的一部分。科学计算在接近理论的同时又包含很多实验工作的特性，因此常常被看作是科学的第三分支。在大多数领域中，计算工作是对经验与理论的一个重要补充，现今大量的论文都包含了数值计算，计算机模拟和建模。
确实，发现爱因斯坦预言的引力波，人类用了100年，而用超算精确模拟它，人们用了90年！
最近有很多以小说的方式讲解数据分析的书，比如在看的这本《菜鸟侦探挑战数据分析》。里面的程序以R语言实现，案例都很简单，正巧最近在学习python，就尝试把里面的案例用python实现一下。 案件回顾 商业街抽奖 宣传说“平均每100人就能有1人抽中一等奖” 中奖率由店家调整——1% 每天的客人超过100人——一周总共有超过700人参与抽奖 1周内开出一等奖次数——5次（问题：1周之内每天都有超过100人抽奖，但是没有产生7个一等奖，只产生了5个，是不是有猫腻？） 模拟实验与分析 对于出现的问题，首先通过p
NumPy是Python中最受欢迎的科学计算库之一，它提供了许多强大的功能来处理和操作数组数据。在本文中，我们将重点介绍NumPy中创建区间数组的功能，这使得我们可以轻松地生成指定范围内的数值序列，为我们的数据分析和科学计算任务提供了便利。
问：现在上有关numeric analysis的课时，都用Python，实际工作时候呢？
在数字世界的边缘，有一座神奇的城市，这座城市由无数个数据点和向量构成，街道上流淌着数不清的数组和矩阵。在城市的中心，耸立着一座巨大的科学计算塔，它的外墙是由数学符号和代码构成，散发着闪烁的数字光芒。城里的居民们穿梭于数组的巷道间，驾驭着向量的飞船，探索着数据的深海，寻找着数学的奥秘。这里，每一个函数、每一个对象，都是城市的一部分，编织成了一张无比庞大的数学网络。
如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。Python语言是人工智能的基础语言，国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并
数组是一种基本的数据结构，用于存储一系列相同类型的元素。Python提供了多种数组实现，包括列表、NumPy数组和array模块。本文将详细介绍Python中的数组数据结构的使用，并提供示例代码来说明。
参数： argement 或parameter，对象作为输入值传递给函数的方式。 参数传递时的简要关键点： • 参数的传递是通过自动将对象赋值给本地变量名来实现。 • 在函数内部的参数名的赋值不会影响调用着。 • 改变函数的可变对象参数的值也许会对调用者有影响。 传递参数为可变对象与不可变对象时： 不可变对象“通过值”进行传递 － 数值、字符串等 可变对象是通过“指针”进行传递 － 列表、字典等
前面介绍了程序的流程控制，除此之外，你还需要在程序中表达数据，而为了表达数据，Python提供了各种数据类型。本文将介绍内置类型-Number，它用于表示数值类型，比如整数或实数。
原文：https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_numerical-analysis_software
18世纪法国科学家Buffon提出的一种计算圆周率π的方法——随机投针法，就是用一枚普普通通的针就可以计算出圆周率 ，是不是很神奇，现在带着你的疑惑和我一探究竟吧。
今天看到这篇文章的时候，立马放下了手中的活，把论文大概刷了一遍。以下是对这篇论文的简单的解读。文末有文章和代码链接。
我个人在性能测试工作中，负载生成工具使用的大多都是jmeter，之前学习python时顺带了解过python开源的性能测试框架locust。这篇文章，简单介绍下locust的使用方法，仅供参考。。。
李宁老师已经在「极客起源」 微信公众号推出《Python编程思想》电子书，囊括了Python的核心技术，以及Python的主要函数库的使用方法。读者可以在「极客起源」 公众号中输入 160442 开始学习。
年关将至，学妹却因为男朋友不愿意带她回家过年而难过，我劝学妹主动点，自己多提几次，但是学妹觉得身为女孩子不能太主动。
前言：你好，欢迎来到我的博客。我是一个热爱编程的人，特别喜欢用Python这门语言来创造一些有趣的图形项目。在这篇博客中，我将和你分享一些我用Python写的小的图形项目，包括它们的原理，代码和效果。我希望你能从中学到一些有用的知识，也能感受到编程的乐趣。如果你对我的项目有任何问题或建议，欢迎在评论区留言，我会尽快回复你。让我们开始吧！
之前二狗已经分别介绍过了，如何用模拟退火算法和遗传算法，进行背包问题的求解。其实背包问题是可以看成是一个可以看成是一个比较特殊的，有线性约束的，0-1规划问题。在数学中还有很多其他特殊的问题，比如指派问题。指派问题可以看成是更特殊的多个背包问题（很多个背包求优，每个背包只能装一样物品）。基本指派问题一般可以描述为有n个任务n个人。要求为n个任务分配给指定的人来完成。并且在这种基本情况下，人和任务需要是一一对应的关系。不能有重复，不能出现两个人做同一个任务，或者一个人同时做两个任务的情况。（这些情况也属于指派问题的范畴，但属于更加复杂的情况，今天就不做讲解）。指派问题已经有了明确可解的算法，也就是我们大家都知道的匈牙利算法。同样的，这个问题也可以使用模拟退火来解决。今天我们就使用模拟退火算法来为大家演示，如何在指派问题进行优化？
大气海洋的特点，决定了我们无法做一些真实的实验，因此开展数值模拟，是其重要手段。业务预报中，现在气象预报员基本离不开模式的结果，甚至许多预报员毫不避讳，直言预报结论基本照搬模式结果。科研中，众多领域也是要需要使用数值模式，哪怕不使用数值模式，也需用到模式运行得到的再分析资料。因此对于大气和海洋科学领域的人而言，数值模式是一个绕不开的话题。
数据不正确（格式不正确，数据不准确，数据缺失）我们做什么都是徒劳。数据清洗时数据分析的第一步，也是最耗时的一步。 数据清洗很枯燥，但是随着数据清理技巧越来越熟练，就有越有可能从他人无从下手的文档中获取
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书为数学、工程、计算机科学和其他应用科学的高年级本科生和研究生提供了广泛的数学优化课程工具。 本书为数学、工程、计算机科学和其他应用科学的高年级本科生和研究生提供了广泛的数学优化课程工具。介绍了优化的基本原理，重点介绍了基于梯度的数值优化策略和算法，可用于求解光滑和有噪声的不连续优化问题。还注意到函数求值的困难和存在多个最小值，这往往不必要地抑制了基于梯度的方法的使用。这第二版介绍了仅梯度优化策略的进一步改进，以处理目标函数中的不连续。新的章节讨论了代理模型的构造
Python一直以来都是程序员们的首选编程语言之一，其灵活性和功能强大的库使其成为解决各种问题的理想选择。在本文中，我们将介绍Python编程的终极十大工具，这些工具可以帮助您在各种领域取得成功，无论您是初学者还是经验丰富的开发者。
Python 无栈(stack)这一数据结构，但 Python列表实当栈用极为方便。
在编程中，生成随机整数数组是一项非常常见的任务。本文将介绍如何使用Python语言来生成随机整数数组，帮助读者掌握这一有用的编程技巧。通过实际的代码示例，我们将逐步指导读者完成生成随机整数数组的过程，并提供一些实际应用的建议。
在利用Pandas进行数据处理的时候，我们经常需要对某行或者某列的数据、甚至是全部的元素执行某个相同的操作。
我个人在性能测试工作中，负载生成工具使用的大多都是jmeter，之前学习python时顺带了解过python开源的性能测试框架locust。这篇博客，简单介绍下locust的使用方法，仅供参考。。。
大家好，今天为大家分享 Python编程的终极十大工具，全文总共大约2000字，阅读5分钟，enjoy～～
最后一个函数比较特殊，ord函数根据ASCII码将单个字符转换为数值，与之相对，chr函数可以将数值转换为ASCII编码的字符。
计算流体力学（CFD=Computational Fluid Dynamics）可以实现对流体的数值模拟，是一门跨越多个领域的学科，在国计民生和国防领域有着不可替代的作用，根据“巴*统#委员会”，一些商业软件在过去被限制在国内销售。
在前面的文章中，我们介绍了性能测试框架Locust是什么：性能专题：Locust工具实战之开篇哲学三问，以及如何安装它：性能专题：Locust工具实战之“蝗虫”降世。
大数据文摘作品 编译：Niki、张南星、Shan LIU、Aileen 这篇文章让小白也能读懂什么是人们常说的Markov Chain Monte Carlo。 在过去几个月里，我在数据科学的世界里反复遇到一个词：马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo , MCMC）。在我的研究室、podcast和文章里，每每遇到这个词我都会“不明觉厉”地点点头，觉得这个算法听起来很酷，但每次听人提起也只是有个模模糊糊的概念。 我屡次尝试学习MCMC和贝叶斯推论，而一拿起书，又很快就放弃了。无
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。
高维数据是一种非常常见的数据类型，其中包含了多种属性。比如：数值模式输出结果通常包含多种物理参量及多个时次，还有一些空间位置信息。尽管高维数据非常常见，但是高维数据的分析一直是个挑战。那么如何才能有效的分析高维数据呢？就此问题，本文主要介绍一些气象领域的高维数据可视化工具。
本次分享利用Python模拟串口通信案例。当前编程环境，并没有办法接好下位机平台，需要模拟出一个串口，不断发送、接收信息的过程。
Hi，大家好。许多社区类平台都具备点赞功能，应运而生的就是自动点赞器，今天用Python写一款点赞机器人，最简单易理解的核心逻辑。全文涉及的伪代码，使用 Python 编写，由于是伪代码的原因，不懂Python，你也能看懂。
可以看到，上面的案例充分说明了饼图在一些情况下可能不太适用，因为它在传达数据信息和比较各部分大小方面存在一些问题。很难直观地感受到到1,2,3,4的饼的大小比例的变化
本文将打开一系列有关在Solidity中进行数值运算的文章。讨论的第一个主题是：数值。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍模拟实现梯度下降算法。
这篇文章介绍了一类离散随机波动率模型，并介绍了一些特殊情况，包括 GARCH 和 ARCH 模型。本文展示了如何模拟这些过程以及参数估计。这些实验编写的 Python 代码在文章末尾引用。
GitHub 地址：https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
Scipy 提供了强大的数值求解工具，其中包括解决偏微分方程（PDEs）的功能。在本篇博客中，我们将深入介绍 Scipy 中解决偏微分方程的方法，并通过实例演示如何应用这些工具。
蒙特卡洛随机方法，即统计模拟方法，是一类以概率统计理论为指导的数值计算方法。本质上是用部分估计整体，采样越多，则越近似最优解。
https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
对于其他随机分布，可能更改的参数不一样，具体需要查官方文档。下面我们举一些常用分布的例子：
Python 官方在今年 2 月做了一份报告，从官方的角度说明了 Python 的使用状况和受欢迎程度：
Python官方在今年2月做了一份报告，从官方的角度说明了Python的使用状况和受欢迎程度：
全文涉及的伪代码，使用 Python 编写，由于是伪代码的原因，不懂 Python，你也能看懂。
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