matlab中怎么引入傅里叶变换 如何用Python科学计算中的矩阵替代循环？

如何用Python科学计算中的矩阵替代循环？

个人建议最好就是建议使用numpy中的数组是一个整体或者切片操作，以尽量的避免循环，特别是重物循环，以作用效果地提高科学计算的效率。

举几个简单的例子如下：

题中A是一个长度为n的numpy数组：

1.计算A中元素的和，建议使用()或是(A)，而不要在用循环求和。

2.确认A中是否是有大于1的元素，建议使用(Agt1).any()，最好别停止循环并且判断。

3.将A中大于11的元素接过盛有另一个新的数组，可以使用A[Agt1]，千万不能停止循环确定一个三个地收起元素。

4.拿出A中指标为奇数的元素，使用A[1::2]，不要使用循环。

5.将A中所有元素速度变大三四倍，建议使用A*2，最好别停止循环遍历树每个元素乘2再变量定义。

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Python中做科学计算最常用最基础的工具那是scipy了，有必要好好手中掌握。下面是Python做科学计算偶尔会会都用到的一些模块和软件包：

numpy:Python中最常用的数值计算库，可以提供了一个通用且功能强大的高维数组结构及大量的科学计算函数（其中非常一部分和scipy有交叉），是Python中完全所有其他科学计算库的基础。

scipy:在numpy的基础上能提供了科学计算中各种常见问题的解决工具，和数学物理中的各种特殊函数，数值积分，系统优化，插值，傅立叶变换，线性代数，信号处理，图像处理，随机数和概率分布，统计学等等。

sympy:Python中的符号计算库，支持什么符号计算出、高精度换算、模式不兼容、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散数学、几何学、概率与统计、物理学等方面的功能，能很大可以用Mathematica和Matlab的符号计算功能。

Ipython:一个Python的交互式视频开发和计算环境，比Python那个软件的shell好用且功能强大得多，意见变量语法着色，手动缩进，支持bashshell命令，外置了许多很有用的功能和函数。IPythonnotebook也可以将代码、图像、注释、公式和作图集于一体，也曾经的用Python做教学、计算出、科研的一个最重要工具。

matplotlb:Python做科学计算最常用和最重要的画图和数据可视化工具包。

h5py:用Python你的操作HDF5格式数据的工具。HDF5是一个应用广泛的科学数据存储格式，具备一系列的非常优异特性，如支持的很多的数据类型，灵话，通用，跨平台，可扩展，高效的I/O性能，意见简直无限量（高达EB）的单文件存储等。

pandas:Python中具体用法的数据分析包，比较适合时间序列及金融数据分析。

emcee:Python实现程序的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）库。

pymc:两个实现程序贝叶斯统计模型和马尔科夫链蒙塔卡洛样本采集的工具。

近些年Python在高性能计算领域的应用也越来越应用范围，用Python做并行计算又是另一个还好的选择，既简单易用，又能在有些时候可以媲美C、C和Fortran的执行性能。用Python做并行计算的途径有很多，再者可以使用标准库中的[threading模块]()参与线程级别的并行，[multiprocessing模块]()接受进程级别的并行，[concurrent.futures模块]()基于异步右行，不使用[模块]()进行多种手段的并行，使用[mpi4py包]()接受MPI消息传递并行计算，等等。要是这个可以在用C/C，Fortran或者可以使用cython为Python编译程序扩展模块，还也可以使用OpenMP分头并进。对GPU编程则这个可以在用[pyCUDA]()。我的个人[简书专题]()和[CSDN博客专栏]()中有对用Python做并行计算的专业点推荐并能提供了大量的程序实例。有需要的或感兴趣的可以清楚下。

matlab fourier()怎么用?与fft()函数的区别是什么？

fourier是符号函数，主要是用于符号乘除运算。.例如：fourier(exp(-x^2),x,t)前往pi^(1/2)*exp(-1/4*t^2)FFT为迅速傅里叶级数，专门买作用于离散信号

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