为什么Python适合科学计算?

如题所述

原因大约有以下几点:

1. Python的语法简单,这对很少接触编程的搞学术老师的福音。

2. Python相较于其他语言有更丰富的模块,比如科学计算的numpy。

3. Python越来越流行。

Python(英语发音:/ˈpaɪθən/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年,Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。

Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。

它常被昵称为胶水语言,它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写。比如3D游戏中的图形渲染模块,速度要求非常高,就可以用C++重写。

温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
第1个回答  2018-01-09
为什么python适合做科学计算呢?主要在以下几点:
1. 科学库很全。
科学库:numpy,scipy。作图:matplotlib。并行:mpi4py。调试:pdb。
2. 效率高。 
如果你能学好numpy(array特性,f2py),那么你代码执行效率不会比fortran,C差太多。但如果你用不好array,那样写出来的程序效率就只能呵呵了。所以入门后,请一定花足够多的时间去了解numpy的array类。
3. 易于调试。
pdb是我见过最好的调试工具,没有之一。直接在程序断点处给你一个截面,这只有文本解释语言才能办到。毫不夸张的说,你用python开发程序只要fortran的1/10时间。
4. 其他。

总之,它丰富而且统一,不像C++的库那么杂(好比linux的各种发行版),python学好numpy就可以做科学计算了。python的第三方库很全,但是不杂。python基于类的语言特性让它比起fortran等更加容易规模化开发。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,适合于完成各种高层任务。它既可以用来快速开发程序脚本,也可以用来开发大规模的软件。随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的,不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

相似回答