第0章前言¶

ubuntu18 安装conda¶

Note

conda下载网址,两种版本 https://repo.anaconda.com/archive/ 或者 https://repo.anaconda.com/miniconda/

选择适合自己的版本，用wget命令下载。 wget -c https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

安装命令：
chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh #给执行权限
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh #运行

Jupyter¶

Note

首先，关于在本书中使用 Jupyter Notebooks 的一些话。这本书是互动的。如果您想运行代码示例，特别是如果您想查看动画图，则需要运行代码单元。我不能教你关于 Jupyter Notebooks 的一切。然而，有几件事让读者大吃一惊。您可以访问 http://jupyter.org/ 获取详细文档。

SciPy¶

Note

SciPy 是一个开源的数学软件集合。 SciPy 中包含 NumPy，它提供数组对象、线性代数、随机数等。 Matplotlib 提供 NumPy 数组的绘图。 SciPy 的模块复制了 NumPy 中的一些功能，同时添加了优化、图像处理等功能。

NumPy¶

Note

numpy.array 实现一维或多维数组。它的类型是 numpy.ndarray，我们将其简称为 ndarray。您可以使用任何类似列表的对象来构造它。下面从一个列表构造一个一维数组：

import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3])
print(type(x))
x
<class 'numpy.ndarray'>

使用元组：

x = np.array((4,5,6))

使用嵌套括号创建多维数组：

x = np.array([[1, 2, 3],
          [4, 5, 6]])

下标位置访问数组元素：

x = np.array([[1, 2, 3],
          [4, 5, 6]])

print(x[1,2])

使用切片访问列或行。用作下标的冒号 (:) 是该行或列中所有数据的简写。所以 x[:,0] 返回第一列中所有数据的数组（0 指定第一列）：

x[:, 0]

array([1, 4])

x[1, :]

array([4, 5, 6])

Matplotlib¶

import matplotlib.pyplot as plt
a = np.array([6, 3, 5, 2, 4, 1])
plt.plot([1, 4, 2, 5, 3, 6])
plt.plot(a)

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Jupyter¶

SciPy¶

NumPy¶

Matplotlib¶

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