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  1. 用Python做科学计算

  2. 软件包的安装和介绍 安装软件包 函数库介绍 NumPy-快速处理数据 ndarray对象 ufunc运算 矩阵运算 文件存取 SciPy-数值计算库 最小二乘拟合 函数最小值 非线性方程组求解 B-Spline样条曲线 数值积分 解常微分方程组 滤波器设计 用Weave嵌入C语言 SymPy-符号运算好帮手 封面上的经典公式 球体体积 matplotlib-绘制精美的图表 快速绘图 绘制多轴图 配置文件 Artist对象 Traits-为Python添加类型定义 背景 Traits是什么 动态

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-04
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：yatere

  1. 用Python做科学计算

  2. 一 基础篇 软件包的安装和介绍 安装软件包 函数库介绍 NumPy 快速处理数据 ndarray对象 ufunc运算 矩阵运算 文件存取 SciPy 数值计算库 最小二乘拟合 函数最小值 非线性方程组求解 B Spline样条曲线 数值积分 解常微分方程组 滤波器设计 用Weave嵌入C语言 SymPy 符号运算好帮手 封面上的经典公式 球体体积 matplotlib 绘制精美的图表 快速绘图 绘制多轴图 配置文件 Artist对象 Traits 为Python添加类型定义 背景 Traits

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-07-12
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：jsntghf

  1. Python 科学计算

  2. 第 1 章 软件包的安装和介绍....................1 1.1 Python 简介......................................1 1.2 安装软件包......................................2 1.2.1 Python(x,y)..................................... 2 1.2.2 Enthought Python Distribution (EPD)............

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-09-20
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：yanghefeng22

  1. Python实现二维曲线拟合的方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇Python实现二维曲线拟合的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：29kb
    • 提供者：weixin_38671819

  1. Python实现二维曲线拟合的方法

  2. 如下所示： from numpy import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.close() fig=plt.figure() plt.grid(True) plt.axis([0,10,0,8]) #列出数据 point=[[1,2],[2,3],[3,6],[4,7],[6,5],[7,3],[8,2]] plt.xlabel(X) plt.ylabel(Y) #用于求出矩阵中各点的值 XSum = 0.0

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：29kb
    • 提供者：weixin_38685793

  1. 详解用Python为直方图绘制拟合曲线的两种方法

  2. 直方图是用于展示数据的分组分布状态的一种图形，用矩形的宽度和高度表示频数分布，通过直方图，用户可以很直观的看出数据分布的形状、中心位置以及数据的离散程度等。 在python中一般采用matplotlib库的hist来绘制直方图，至于如何给直方图添加拟合曲线（密度函数曲线），一般来说有以下两种方法。 方法一：采用matplotlib中的mlab模块 mlab模块是Python中强大的3D作图工具，立体感效果极佳。在这里使用mlab可以跳出直方图二维平面图形的限制，在此基础上再添加一条曲线。在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：155kb
    • 提供者：weixin_38651812

  1. nm2021:包含Jupyter笔记本和其他材料，这些材料是为TIFR海得拉巴提供的数值方法课程（https-源码

  2. nm2021 包含Jupyter笔记本和为TIFR海得拉巴提供的数值方法课程准备的其他材料（ ） 互动笔记本 通过访问交互式笔记本 教学大纲（暂定）： Python：编写/运行代码：编辑器，Ipython； 模块，matplotlib，numpy 线性方程式：高斯消去，LU分解，直接/迭代方法 曲线拟合：最小二乘拟合，多项式插值，样条曲线 寻根：图形，二等分，牛顿-拉夫森 数值微分：有限差分； 错误分析 数值积分：Newton-Cotes公式，Romberg / Gaussian积分，多

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