python科学计算模块并行化

Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境,但用起来更加方便.自带的包管理器conda也很强大. 首先是下载安装.Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个版本,同时如果需要其他版本,还可以通过conda来创建.安装完成后可以看到,Anaconda提供了Spyder,IPython和一个命令行.下面来看一下conda. 输入 conda list 来看一下所有安装时自带的Python扩展.粗略看了一下,其中包括了常用的 Numpy , Scipy , matpl

本文实例讲述了python使用datetime模块计算各种时间间隔的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: python中通过datetime模块可以很方便的计算两个时间的差,datetime的时间差单位可以是天.小时.秒,甚至是微秒,下面的代码就演示了datetime模块在计算时间差时的强大功能 # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/env python import datetime #datetime一般的时间计算 d1 = datetime.datet

为了安装Anaconda科学计算环境,控制好python版本,今天上午总算折腾好了. 学习python有时希望在python2.7环境下,有时希望在python3.4环境下,该怎么办呢? Anconda的包也不知道适合在什么环境下工作? 解决多python环境下,python版本切换的工具--pyenv应运而生.同时,另外一个工具virtualenv则提供了一种功能, 就是将一个目录建立为一个虚拟的python环境, 这样的话, 用户可以建立多个虚拟环境, 每个环境里面的python版本可以是不

Linux 在科学团体中占有重要地位,这一点也不奇怪.解决方案种类繁多,从高性能计算集群到可视化软件都包含其中.甚至还有一个基于 Red Hat Enterprise Linux 且针对科学计算的完整 Linux 发行版,它被相应地命名为 Scientific Linux. Sage 和 Enthought Python Distribution 本文介绍使用 Linux 工作站进行科学计算的两种不同方法.第一种方法是 Sage 开源数学系统,第二种方法是 Enthought Python Di

 这篇文章主要介绍了python使用datetime模块计算各种时间间隔的方法,实例分析了Python使用datetime模块进行各种常用的时间操作技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下     本文实例讲述了python使用datetime模块计算各种时间间隔的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: python中通过datetime模块可以很方便的计算两个时间的差,datetime的时间差单位可以是天.小时.秒,甚至是微秒,下面的代码就演示了datetime模块在计算时间差时的

π是一个无数人追随的真正的神奇数字.我不是很清楚一个永远重复的无理数的迷人之处.在我看来,我乐于计算π,也就是计算π的值.因为π是一个无理数,它是无限的.这就意味着任何对π的计算都仅仅是个近似值.如果你计算100位,我可以计算101位并且更精确.迄今为止,有些人已经选拔出超级计算机来试图计算最精确的π.一些极值包括 计算π的5亿位.你甚至能从网上找到包含 π的一百亿位的文本文件(注意啦!下载这个文件可能得花一会儿时间,并且没法用你平时使用的记事本应用程序打开.).对于我而言,如何用几行简单的Py

  这篇文章主要介绍了Python中计算三角函数之cos()方法的使用简介,是Python入门的基础知识,需要的朋友可以参考下 cos()方法返回x弧度的余弦值. 语法 以下是cos()方法的语法: cos(x) 注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入math模块,然后需要用math的静态对象来调用这个函数. 参数 x -- 这必须是一个数值 返回值 此方法返回-1 到 1之间的数值,它表示角度的余弦值 例子 下面的例子展示cos()方法的使用 ? 1 2 3 4 5 6 7 8#!/u

目录 目录 模块的搜索路径和路径搜索 搜索路径 命名空间和变量作用域的比较 变量名的查找覆盖 导入模块 import 语句 from-import 语句 扩展的 import 语句 as 自动载入模块 模块导入的特性 模块内建函数 __import__ globals locals reload Package 包 __init__py import package 模块的搜索路径和路径搜索 搜索路径 默认的模块搜索路径在 Python 解析器编译安装时被指定, 我们可以通过 sys 模块来查看

本文主要介绍python异步并发模块concurrent.futures.它非常简单易用,主要用来实现多线程和多进程的异步并发. 1. 模块安装 1) python 3.x中自带了concurrent.futures模块 2) python 2.7需要安装futures模块,使用命令pip install futures安装即可 pypi地址:https://pypi.python.org/pypi/futures/ 2. Executor对象 class concurrent.futures.