Python能否進行大規(guī)模數(shù)值計算？Python是更加合適做數(shù)值計算的，完全無疑Python是除此之外比較知名的Fortran、C、C之外才適合做數(shù)據(jù)科學(xué)的計算機語言了。這從近些年P(guān)ython的發(fā)展勢

Python能否進行大規(guī)模數(shù)值計算？

Python是更加合適做數(shù)值計算的，完全無疑Python是除此之外比較知名的Fortran、C、C之外才適合做數(shù)據(jù)科學(xué)的計算機語言了。這從近些年P(guān)ython的發(fā)展勢頭就能刷足了存在感。Python巳經(jīng)力壓R及Matlab，在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域順風(fēng)順?biāo)?。TIOBE最新發(fā)布的9月編程語言排行榜中，Python憑4.67%的增速以0.26%的優(yōu)勢直追C，絲逆襲順利直接進入hot3。

Python是一門付費，靈巧且強橫無比的開放源代碼語言。建議使用Python能會減少大量的開發(fā)時間，同時需要提供簡練易讀的語法。在用Python這個可以不容易地參與數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)分析和可視化。Python能提供了一整套功能強大的庫，用于科學(xué)計算及機器學(xué)習(xí)咨詢應(yīng)用。

Python做數(shù)值計算的基礎(chǔ)是numpy庫。numpy是Python中最常用的數(shù)值計算庫，需要提供了一個通用且功能強大的高維數(shù)組結(jié)構(gòu)及大量的科學(xué)計算函數(shù)（其中相當(dāng)一部分和scipy有十字交叉），是Python中甚至所有其他科學(xué)計算庫的基礎(chǔ)。

Python在numpy的基礎(chǔ)上百煉了三個完整的科學(xué)計算生態(tài)系統(tǒng)，其中最常用的和：

scipy:在numpy的基礎(chǔ)上能提供了科學(xué)計算中各種常見問題的解決工具，包括數(shù)學(xué)物理中的各種普通函數(shù)，數(shù)值積分，優(yōu)化軟件，插值，傅立葉變換，線性代數(shù)，信號處理，圖像處理，隨機數(shù)和概率分布，統(tǒng)計學(xué)等等。sympy:Python中的符號計算庫，支持符號算出、高精度換算、模式不兼容、繪圖、解方程、微積分、組合數(shù)學(xué)、離散數(shù)學(xué)、幾何學(xué)、概率與統(tǒng)計、物理學(xué)等方面的功能，能不大不用Mathematica和Matlab的符號計算功能。IPython:一個Python的多屏幕開發(fā)和計算環(huán)境，比Python自帶的shell好用且功能強大得多，支持什么變量代碼補全，不自動蜷進，支持什么bashshell命令，外接了許多很沒有用的功能和函數(shù)。IPythonnotebook這個可以將代碼、圖像、注釋、公式和作圖集于一體，早擁有用Python做教學(xué)、算出、科研的一個最重要工具。matplotlb:Python做科學(xué)計算最常用和最最重要的畫圖和數(shù)據(jù)可視化工具包。pandas:Python中常用的數(shù)據(jù)分析包，比較適合時間序列及金融數(shù)據(jù)分析。scikit-learn：Python的機器學(xué)習(xí)庫。它具備各種分類，輪回和聚類算法，除了支持向量機，隨機森林，梯度加強，k均值等各形機器學(xué)習(xí)算法，這個可以與Python數(shù)值和科學(xué)計算庫numpy和scipy互你操作。

以上是Python有基礎(chǔ)的數(shù)值和科學(xué)計算工具，一般來說只范圍問題于在單臺機器上參與計算工作，可是這個可以可以使用多個線程或者joblib之類的工具進行左行加速（模塊其中之一，也可以運行在一個由多臺計算機組成的集群上）。假如要通過更大規(guī)模行動的數(shù)值和科學(xué)計算，建議使用并行及分布式計算就沒有必要了。Python也提供給了你所選的工具來意見如此大規(guī)模的并行分布式計算，可以不可以使用的工具有：

Dask：Dask是另一個主要是用于數(shù)值和科學(xué)計算的身形靈活的并行計算庫，它提供了一個優(yōu)化的并行任務(wù)調(diào)度器和若干左行的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：DaskArray是一個分布式右行的numpy數(shù)值，DaskBag是一個分布式左行的Python序列數(shù)學(xué)集合，DaskDataframe是一個分布式聯(lián)成一體的Pandasdataframe。另Dask-ML將scikit-learn中的機器學(xué)習(xí)算法都左行化了，也可以一次性處理更大規(guī)模行動的數(shù)據(jù)運算結(jié)果。

mpi4py：Python中MPI（消息傳遞）庫。mpi4py庫與numpy數(shù)組生克制化緊密，也可以又高效地在有所不同的MPI進程和完全不同的計算節(jié)點之間相互交換numpy數(shù)組數(shù)據(jù)。這個可以可以使用mpi4py在Python中太很難地編寫基于MPI的并行計算程序，然后再在小型計算集群的或超級計算機上運行。我的個人[簡書專題]()和[CSDN博客專欄]()中有對用mpi4py做并行計算的一類可以介紹并提供給了大量的程序?qū)嵗?。有需要或者感興趣的東西可以了解下。

：支持什么多種形式的并行計算，和單程序多數(shù)據(jù)流（SPMD）分頭并進，多程序多數(shù)據(jù)流（MPMD）聯(lián)成一體，MPI并行，數(shù)據(jù)聯(lián)成一體等，這個可以的很太容易地將計算任務(wù)防御部署到一個集群上左行地想執(zhí)行。

pySpark：根據(jù)Spark的PythonAPI，這個可以不使用它在Python中進行大數(shù)據(jù)分析和小規(guī)模的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用。很有可能又不是很合適大規(guī)模行動低功耗數(shù)值和科學(xué)計算。

極大規(guī)模的數(shù)值和科學(xué)計算也經(jīng)常不屬于大量的數(shù)據(jù)I/O你的操作，I/O操作而不是高性能計算的瓶頸所在的位置，MPI的ROMIO庫能提供了又高效的并行I/O支持，是可以使用mpi4py進行并行I/O能操作，或則建議使用意見聯(lián)成一體I/O的科學(xué)數(shù)據(jù)存儲文件格式，如HDF5（Hierarchical Data Format）。Python中的h5py和PyTable可以提供了對HDF5文件數(shù)據(jù)操作的支持，Pandas中也有你所選的函數(shù)是可以讀取數(shù)據(jù)HDF5文件中的數(shù)據(jù)或者將數(shù)據(jù)存儲到HDF5文件中。

return可帶回幾個返回值？

1return只能趕往一個變量,但該變量里是也可以乾坤二卦多個值的,即能滿足的條件有2個以上返回值的要求

2方法

按結(jié)構(gòu)數(shù)組或結(jié)構(gòu)體等復(fù)合法數(shù)據(jù)類型來另外函數(shù)的返回值類型

3示例

#includestdio.h

#includemalloc.h

//方法1:前往一個中有兩個值的數(shù)組

int*life1(){

int*result(int*)malloc(2*sizeof(int));

result[0]5;

result

Python能否進行大規(guī)模數(shù)值計算？

returnresult;

}

//方法2:直接返回一個真包含兩個成員的結(jié)構(gòu)體

structJiegouti{

inta;

intb;

};

structJiegoutinew2(){

return{5,6};

}

intmain(){

int*res1life1();

structJiegoutires2fun2();

printf(%d%d

,res1[0],res

Python能否進行大規(guī)模數(shù)值計算？

printf(%d%d

,res2.a,res2.b);

fun(res1);

getchar();

return0;

}

4運行結(jié)果