python三维数据转换成二维_Python科学计算全生态工具锦集

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AI

    Python目前是与科学计算结合最好的一门编程语言,包括大数据分析、机器学习、人工智能、可视化,甚至是天文学、生物学(神经科学)、量子力学等等都有强大的工具包支持


Python的科学计算工具

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  • Scipy生态 Python中用于科学计算的开源软件的集合

  • 使用和开发此堆栈的人员社区

  • 一些专门讨论科学计算的会议 Python-Scipy、EuroSciPy和SciPy.in

  • SciPy Library 是组成SciPy堆栈的核心包之一。它提供了许多用户友好和高效的数值程序,如用于数值积分、插值、优化、线性代数和统计的程序


Scipy生态

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Python中的科学计算建立在一个小核心包的基础上

  • Python 通用程序设计语言。它是解释和动态类型化的,非常适合交互式工作和快速原型设计,同时功能强大,可以在中编写大型应用程序

  • Numpy 数值计算的基本程序包。它定义了数值数组和矩阵类型及其基本运算

  • Scipy Library 一组数值算法和特定领域的工具箱,包括信号处理、优化、统计等

  • Matplotlib 一个成熟和流行的绘图软件包,提供出版质量的二维绘图和基本的三维绘图

在此基础上,SciPy生态系统包括用于数据管理和计算、生产性实验和高性能计算的通用和专业工具。下面我们将概述一些关键的包,尽管还有很多相关的包

数据和计算

  • pandas 提供高性能、易于使用的数据结构

  • SymPy 用于符号数学和计算机代数

  • scikit-image 图像处理算法的集合

  • scikit-learn 机器学习算法和工具的集合

  • h5py和PyTables都可以访问以HDF5格式存储的数据

高性能计算

  • IPython 一个丰富的交互界面,让您快速处理数据和测试想法

  • Jupyter 在您的web浏览器中提供IPython等功能,允许您以易于复制的形式记录您的计算

  • Cython 扩展Python语法,以便您可以方便地构建C扩展,既可以加快关键代码,也可以与C/C++库集成

  • Dask、Joblib、 IPyParallel 用于以数字数据为中心的分布式处理


软件专题

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通用Python资源

  • Python.org Python语言的官方网站

  • Python Package Index (PyPI) 官方Python.org包索引

  • The Python Cookbook 社区驱动的代码片段集合

  • The O’Reilly Python DevCenter O'Reilly被广泛认为是最好的计算机图书出版商之一,他们维护着一个专门用于Python的资源中心

  • The Python Learning Foundation

教程和文本

1.通用Python/编程教程

  • 标准Python文档 它包含该语言附带的官方文档和教程

  • Learn Python Python交互站点

  • 如何像计算机科学家一样思考 Python初学者的免费书籍

  • 为数据科学学习Python 互动网站,提供Python教程,重点介绍数据科学应用程序

2.使用Python的科学计算教程

  • 主要的NumPy和SciPy文档

  • Python科学讲义 关于科学Python生态系统的一整套教程

  • Software Carpentry 一门开放源码的基本软件开发技能课程,面向具有科学、工程和医学背景的人

  • Python科学计算讲座

  • Introduction to Statistics 统计学概论基本统计概念概论,结合一整套应用实例,用Python进行统计数据分析

科学:基本工具

    这些链接涵盖了基本工具,这些工具通常对几乎任何领域的科学工作都有用。后面列出的许多更具体的包依赖于其中的一个或多个包

  • Scipy 伞形项目,包括各种高级的科学和工程模块作为一个单一的包在一起。SciPy包括线性代数(包括BLAS和LAPACK的包装)、优化、集成、特殊函数、FFTs、信号和图像处理、ODE解算器等模块

  • NumPy

  • ScientificPython 用于科学计算的Python模块的另一个集合。它包括基本几何(矢量、张量、变换、矢量和张量场)、四元数、自动导数、(线性)插值、多项式、基本统计、非线性最小二乘拟合、单位计算、Fortran兼容文本格式、通过VRML的三维可视化,以及两个用于简单线图和三维线框模型的Tk小部件。还有到netCDF库(可移植结构化二进制文件)、到MPI(消息传递接口、基于消息的并行编程)和到BSPlib(大容量同步并行编程)的接口。这些功能中的大部分已经集成到了SciPy中,但并不是全部

  • Numexpr 一个包,它接受numpy数组表达式作为字符串,重写它们以优化执行时间和内存使用,并且执行它们的速度比numpy通常能够更快

  • PyGSL GNU科学库(gsl)的Python接口

  • GMPY2 GNU多精度库(gmp)的Python接口

  • PyROOT 根框架的基于运行时的Python绑定:根是一个用于开发科学应用程序的完整系统,从数学和图形库到高效存储和读取大量数据集,再到分布式分析。Python绑定是基于运行时类型信息的,这样您就可以将自己的C++类添加到系统中,一个内衬和向下浇铸以及指针操作变得不必要。使用RTTI可以将内存和调用开销降到最低,从而使绑定比任何“标准”绑定生成器都更轻、更快

  • bvp 用于COLNEW边值问题求解器的修改版本的Python包装器

  • NetworkX 用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动力学和功能

  • PyAMG 求解大规模线性代数问题的代数多重网格(AMG)解库

  • PyTrilinos Python与Trilinos的接口,Trilinos是一个用于解决大规模、复杂的多物理工程和科学问题的框架

  • PyIMSLStudio 一个完整的打包、支持和文档化的Windows和Red Hat开发环境,设计用于建立数学和统计模型的原型并将其部署到生产应用程序中。PyIMSL Studio包括IMSL数字库的包装器、Python发行版和一些可用于原型分析开发的开源Python模块。PyIMSL Studio可免费下载,用于非商业用途或商业评估

  • Bottleneck 一组用Cython编写的快速NumPy数组函数

  • KryPy 求解稀疏大矩阵线性代数系统的Krylov子空间方法包

  • Imageio 它提供了一个简单的接口,可以读取和写入各种图像数据,包括动画图像、视频、体积数据和科学格式。它是跨平台的,在Python2.x和3.x上运行,并且易于安装

  • mpmath 一个免费(BSD许可)的Python库,可用于任意精度的实数和复杂浮点运算

  • paramnormal scipy.stats模块的包装器,它有助于创建、拟合概率分布,并将其可视化为更常规的参数

  • MetroloPy 处理物理量的MetroloPy工具:不确定性传播和单位转换


绘图、数据可视化、三维编程

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二维工具

  • matplotlib

  • OpenCV

  • Yellowbrick

  • Bokeh

  • Chaco

  • PyQwt

数据可视化:三维、曲面和体绘制

  • Mayavi2

  • visvis

  • S2PLOT

  • Panda3D

任意维工具

  • SpaceFuncs

  • pyqtgraph


优化

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  • CMA

  • CVXOPT

  • CVXPY

  • DEAP

  • ECsPy

  • Mystic

  • NLPy

  • OpenOpt

  • PuLP

  • PyEvolve

  • Pyiopt

  • Pyomo

  • python-zibopt

  • scikits.optimization

  • lmfit-py

  • noisyopt

  • scipydirect

系统非线性方程组

  • fsolve 来自 scipy.optimize

  • symphy 可用于求解线性和非线性方程

自动微分

    不要通过有限差分导数逼近和符号微分与数值微分混淆,由最大值、符号等提供,参见WikIOTIA.ORG条目

  • FuncDesigner

  • ScientificPython

  • pycppad

  • pyadolc

  • algopy

  • CasADi

  • autograd

有限差分导数逼近

  • check_grad

  • DerApproximator

  • numdifftools

偏微分方程解算器

  • FiPy

  • SfePy

  • Hermes


主题指南--按科学领域组织

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天文学

  • AstroPy

  • AstroPython

  • Astropy

  • PyRAF

  • BOTEC

  • AstroLib

  • APLpy

  • Tutorial

  • Casa

  • Healpy

  • Pysolar

  • pywcsgrid2

  • pyregion

  • SpacePy

人工智能与机器学习

  • scikit learn

  • ffnet

  • pyem

  • PyBrain

  • Orange

  • pymorph Morphology Toolbox

  • pycplex

  • ELEFANT

  • Bayes Blocks

  • Monte Python

  • hcluster

  • PyPR

  • Theano

  • NeuroLab

贝叶斯统计

  • PyMC2

  • PyBayes

  • NIFTY

生物学(包括神经科学)

  • Brian

  • BioPython

  • PyCogent

  • Python For Structural BioInformatics Tutorial

  • PySAT: Python Sequence Analysis Tools (Version 1.0)

  • PySCeS: the Python Simulator for Cellular Systems

  • SloppyCell

  • PyDSTool

  • NIPY

  • ACQ4

  • Vision Egg

  • PsychoPy

  • pyQPCR

  • VeSPA

  • Neo

  • Myokit

  • MNE-Python

动力系统

  • PyDSTool

  • SimPy

  • Model-Builder

  • VFGEN

  • DAE Tools

  • ODES

  • Mousai

经济学与计量经济学

  • pyTrix

  • pandas

电磁学与电气工程

  • FiPy

  • FEval

  • EMPy

  • Optics of multilayer films

  • openTMM

  • pyLuminous

  • pyofss

  • ThunderStorm

  • electrode

  • scikit-rf

  • netana

地球科学

  • CDAT

  • seawater

  • atmqty

  • TAPPy - Tidal Analysis Program in Python

  • ClimPy

  • GIS Python

  • SimPEG

分子模拟

  • Biskit

  • PyMOL

  • UCSF Chimera

  • The Python Macromolecular Library (mmLib)

  • MDTools for Python

  • BALL - Biochemical Algorithms Library

  • SloppyCell

  • PyVib2

  • ASE

  • PyEMMA

信号处理

  • GNU Radio

  • pysamplerate

  • audiolab

  • PyWavelets

  • PyAudiere

  • CMU Sphinx

符号数学与数论

  • NZMATH

  • SAGE

  • SAGE

  • Python bindings for CLNUM

  • Kayali

量子力学

  • QuTiP

  • QNET

  • PyQuante

  • QmeQ


参考文献

[1] https://www.scipy.org

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  • 知识图谱与认知智能

  • 智能运维三部曲

  • 我们谈论AIOps时,聊些什么

  • 容器技术(序)

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