python给每个点输入随机数 python必背函数？
python必背函数？
()函数:打印一个字符串。
2.l: 3的4次方。
8.打开()。write()函数:写入一个文件。
9.定义function_nam:自定义功能
10.random.randint()函数:生成随机数。
11.rang
Numpy模块的由来与作用是什么?
NumPy(Numerical Python)是Python的扩展库，支持大量的维数组和矩阵运算，还提供了大量的数组运算的数学函数库。Nupmy可以用来存储和处理大型矩阵，比Python 自己的嵌套列表结构(也可以用来表示矩阵)。据说NumPy把Python变成了免费的更强大的MatLab系统。
NumPy是一个非常快速的数学库，主要用于数组计算，包括:
一个强大的n维数组对象ndarray
广播功能函数
集成C/C /Fortran代码的工具
线性代数，傅立叶变换，随机数生成
Python能否进行大规模数值计算？
Python非常适合数值计算，几乎可以说是除了老Fortran，C，C之外最适合数据科学的计算机语言，这一点从Python这几年的发展势头就可以看出来。Python压过R，压过Matlab，在数据科学领域风生水起。TIOBE最新在9月发布的编程语言排名中，Python以4.67%的增长率和0.26%的优势击败C，成功进入Top 3。
Python是一种免费、灵活、强大的开源语言。使用Python可以减少大量开发时间，并提供简洁易读的语法。Python可以方便地用于数据操作、数据分析和可视化。Python为科学计算和机器学习相关的应用提供了一套强大的库。
Python 的数值计算基于numpy库。Numpy是Python中最常用的数值计算库，它提供了一个通用而强大的高维数组结构和大量的科学计算函数(相当一部分是跨scipy的)，是Python中几乎所有其他科学计算库的基础。
Python基于numpy构建了完整的科学计算生态系统，其中最常用的有:
在numpy的基础上，scipy:提供了解决科学计算中各种常见问题的工具，包括数学物理中的各种特殊函数、数值积分、最优化、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符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、方程求解、微积分、组合数学、离散数学、几何、概率统计、物理等功能，可以在很大程度上替代Mathematica和Matlab的符号计算功能。Python的交互式开发和计算环境IPython:比Python 自己的壳。它支持变量的自动完成和缩进，bash sh: Python是科学计算最常用和最重要的绘图和数据可视化工具包。Pandas: Python常用的数据分析包，适合时间序列和金融数据分析。scikit-learn:python ;的机器学习库。它具有多种分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、随机森林、梯度增强、K-means等机器学习算法，并可与Python数值和科学计算库nu结合。Mpy和scipy互操作。
以上是Python中基本的数值和科学计算工具，一般来说只适合在单机上计算，虽然可以使用多个线程或joblib等工具进行并行加速(模块除外，可以在多台计算机组成的集群上运行)。如果要进行大规模的数值和科学计算，就必须使用并行和分布式计算。Python也提供了相应的工具来支持大规模并行分布式计算。可以使用的工具有:
Dask:Dask是一个用于数值和科学计算的灵活的并行计算库，它提供了一个优化的并行任务调度器和几种并行数据结构:Dask Array是分布式并行numpy值，Dask Bag是分布式并行Python序列集，Dask Dataframe是分布式并行Pandas dataframe。此外，Dask-ML将scikit-learn中的所有机器学习算法并行化，可以处理更大规模的数据操作。
Mpip4py: MPI(消息传递)库mpi4py:Python。Mpi4py库与numpy数组紧密结合，可以在包括不同计算节点在内的不同Mpi进程之间高效交换numpy数组数据。使用mpi4py可以很容易地在Python中编写基于MPI的并行计算程序，然后在大型计算集群或超级计算机上运行。我个人的【简书主题】()和【CSDN博客专栏】()有专门介绍mpi4py并行计算的文章，并提供了大量的程序实例。有需要或者有兴趣的可以了解一下。
它支持各种形式的并行计算，包括单程序多数据流(SPMD)并行、多程序多数据流(MPMD)并行、MPI并行、数据并行等。将计算任务部署到集群上进行并行执行是非常容易的。
PySpark: Python API for Spark，可用于Python中的大数据分析和大规模机器学习应用。可能不太适合大规模高性能数值和科学计算。
大规模数值和科学计算往往涉及大量的数据I/O操作，I/O操作往往是高性能计算的瓶颈。MPI的ROMIO库提供了高效的并行I/O支持，mpi4py可用于并行I/O操作，或支持并行I/O的科学数据存储文件格式，如HDF5(层次数据格式)。H5py和Python语言PyTable提供了对HDF5文件数据操作的支持，Pandas也有相应的函数读取或存储HDF5文件中的数据。
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