Tính toán toán học trong python

Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến được sử dụng trong nghiên cứu khoa học, kỹ thuật, khoa học xã hội và tài chính. Nó là một ngôn ngữ hướng đối tượng có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ: nó có thể được sử dụng để viết kịch bản, phát triển web, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, học máy, phát triển trò chơi, đồ họa máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Đây cũng là một ngôn ngữ lập trình linh hoạt và mạnh mẽ cho phép bạn khám phá sâu các khái niệm toán học. Bạn có thể sử dụng Python để giải các phương trình phức tạp hoặc để mô phỏng chuyển động của các ngôi sao xung quanh mặt trời hoặc một số tính toán khác. Vì lý do này, nhiều nhà toán học coi Python là một công cụ tuyệt vời

Python dễ học, có một cộng đồng lớn và cung cấp nhiều thư viện có thể thực hiện các nhiệm vụ toán học phức tạp dễ dàng hơn nhiều.  

Dưới đây là một số thư viện mà bạn có thể thấy hữu ích nếu bạn thường xuyên làm việc với toán học

 

1. Mô-đun toán học

Đây là một mô-đun python cho phép các lập trình viên vượt ra ngoài các phép cộng và phép trừ đơn giản bằng cách cung cấp nhiều hàm toán học cho các hoạt động cơ bản như hàm mũ, mô-đun, giai thừa và thậm chí cả các hàm lượng giác

Thư viện này không phù hợp với các phép toán phức tạp như nhân ma trận nhưng rất đủ cho các phép toán cơ bản

 

2. NumPy

NumPy là một thư viện Python hỗ trợ các mảng và ma trận lớn, đa chiều khiến nó trở thành thư viện toán học và tính toán cơ bản và hữu ích nhất hiện nay. Nó đi kèm với một bộ sưu tập khổng lồ các hàm toán học cấp cao thao tác với dữ liệu số và cũng hoạt động trên các mảng và ma trận n chiều khác nhau mà nó hỗ trợ

NumPy thường được sử dụng trong các lĩnh vực như phân tích dữ liệu, tính toán số, học máy và trực quan hóa.  

Bạn có thể cài đặt numpy bằng cách chạy lệnh này trong thiết bị đầu cuối của mình

pip install numpy

Kiểm tra tài liệu numpy để biết thêm về cách sử dụng nó

 

3. SymPy

SymPy là một thư viện Python nhẹ dành cho toán học số và ký hiệu. Nó được sử dụng để đơn giản hóa các biểu thức đại số, thao tác ma trận, giải phương trình và vẽ dữ liệu. Nó cũng cung cấp giao diện để sử dụng Maxima trên dòng lệnh. Sympy nhằm mục đích trở thành một hệ thống đại số máy tính (CAS) đầy đủ tính năng và cũng được thiết kế để tích hợp tốt với các gói khác như NumPy và SciPy cung cấp các mảng và ma trận nhanh. Dưới đây là một số lĩnh vực mà sympy được cho là cực kỳ hữu ích. đa thức, giải tích, ma trận, hình học, vật lý, vẽ đồ thị, tổ hợp, thống kê, mật mã, v.v.

Bạn có thể cài đặt sympy bằng cách chạy lệnh này trong thiết bị đầu cuối của mình

pip install sympy

Tài nguyên

1. Tài liệu SymPy
2. Hướng dẫn SymPy

 

4. theano

Theano là một thư viện Python cho phép bạn xác định, tối ưu hóa và đánh giá các biểu thức toán học liên quan đến mảng nhiều chiều. Theano có giao diện dễ sử dụng để xác định các hàm, cho phép chúng được biên dịch và tối ưu hóa một cách hiệu quả, đồng thời cung cấp nhiều hàm toán học phổ biến để xây dựng các phép tính phức tạp hơn.
Phần lớn sức mạnh của Theano đến từ khả năng tính toán trên các mảng ở cả chế độ CPU và GPU. Nó hỗ trợ gần như tất cả các kiểu dữ liệu có trong Numpy, bao gồm hỗ trợ chuyển đổi các kiểu dữ liệu khác thành mảng Numpy. Mặc dù những cải tiến tiếp theo cho thư viện này đã bị tạm dừng, nhưng nó vẫn là một lựa chọn phổ biến và hiệu quả cho nhiều nhà phát triển làm việc với mảng nhiều chiều.

Chạy lệnh này để cài đặt Theano

pip install theano

 

5. mô hình thống kê

Đó là một mô-đun python nguồn mở cung cấp một bộ công cụ toàn diện để phân tích thống kê các tập dữ liệu. Statsmodels cung cấp các lớp và công cụ để ước tính các mô hình thống kê, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính, mô hình tuyến tính tổng quát, bình phương tối thiểu phi tuyến tính và khả năng tối đa. Statsmodel có các tính năng sẽ thu hút cả người mới bắt đầu và người dùng có kinh nghiệm và chứng tỏ là tốt nhất khi tính toán thống kê. Kiểm tra tài liệu để biết thêm

Chạy lệnh này để cài đặt

pip install statsmodel

 

6. gấu trúc

Pandas là một thư viện Python cung cấp các cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt và biểu cảm được thiết kế để giúp làm việc với các bảng quan hệ và bảng số vừa dễ dàng vừa trực quan. Đây là một trong những thư viện phổ biến nhất để thao tác dữ liệu và phân tích dữ liệu trong Python.  

Mục tiêu của dự án pandas là cung cấp bộ công cụ hiệu suất cao, dễ sử dụng để làm việc với các tập dữ liệu chuỗi thời gian và có cấu trúc (dạng bảng, đa chiều, có khả năng không đồng nhất). Do đó, nó tạo thành một gói hữu ích trong bộ công cụ của một nhà toán học hoặc nhà thống kê

 

7. khoa học viễn tưởng

scipy là một thư viện cho máy tính khoa học. Về cốt lõi, nó được tạo thành từ nhiều gói tính toán khoa học và số khác nhau cung cấp các công cụ cần thiết để giải quyết các vấn đề về toán học, khoa học, kỹ thuật và thậm chí cả kinh tế học. Bạn có thể sử dụng nó để tối ưu hóa hiệu suất hoặc tính toán hiệu quả hơn. Mục tiêu của scipy là cung cấp một gói mạnh mẽ và linh hoạt ở mức có thể truy cập mà không làm giảm hiệu quả.  

Nó cung cấp các thủ tục để thao tác với mảng, ma trận và các loại dữ liệu đa chiều khác;

 

8. MatplotLib

Matplotlib là một thư viện vẽ đồ thị mã nguồn mở dành cho Python và NumPy, phần mở rộng của thư viện này dành cho toán học số. Nó cho phép bạn tạo các hình ảnh trực quan tương tác, tĩnh và động và đã được các nhà khoa học, nhà toán học và lập trình viên sử dụng rộng rãi vì dễ sử dụng và có nhiều tính năng

Chỉ với một vài dòng mã, matplotlib có thể tạo ra các biểu đồ và số liệu 2D chất lượng có thể được xuất và nhúng trong môi trường tương tác. Nó cung cấp cho người dùng nhiều tùy chọn tùy chỉnh và chức năng phù hợp khi trực quan hóa dữ liệu

 

9. Tìm hiểu Scikit

Scikit-learning là một thư viện python dành cho máy học (phân tích dữ liệu dự đoán), là lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến việc cung cấp cho máy tính khả năng học mà không cần lập trình rõ ràng. Nó cung cấp một nền tảng vững chắc cho máy học và khai thác dữ liệu, đồng thời có thể được sử dụng trong cả môi trường nghiên cứu và sản xuất.  

Scikit-learning được xây dựng trên NumPy, SciPy và matplotlib và do đó cung cấp ngay lập tức các công cụ toán học cơ bản cần thiết cho máy học như đại số tuyến tính, hình học giải tích, phân tích ma trận, phép tính vectơ, tối ưu hóa, xác suất và thống kê

 

10. dask

Dask là gói Python cung cấp khả năng tính toán song song linh hoạt, hiệu quả và dễ sử dụng. Nếu bạn muốn thực hiện một số loại tác vụ tính toán trên một tập hợp con dữ liệu trên nhiều máy tính hoặc CPU, Dask sẽ cung cấp các công cụ để thực hiện điều đó. Nó hoạt động với các loại hệ thống phân tán khác nhau, cho phép người dùng thể hiện tính song song dưới dạng biểu đồ phụ thuộc tác vụ và cung cấp các công cụ để tải dữ liệu vào một cụm hoặc xử lý dữ liệu mà không cần cụm.  

Nó được phát triển với sự phối hợp của các dự án python khác như NumPy, pandas và scikit-learning

 

11. Patsy

Patsy là gói python để phát triển các mô hình thống kê (thường là mô hình tuyến tính) và xây dựng ma trận thiết kế. Dự án này dự định trở thành giao diện tiêu chuẩn để mô tả các mô hình thống kê Python

 

Các thư viện này chủ yếu dành riêng cho miền nhưng thông thường, để thực hiện các phép toán thông thường trong python, mô-đun toán học và Numpy là tốt nhất. Bạn nên xem xét các thư viện khác khi thực hiện các tác vụ nâng cao như tính toán song song hoặc hồi quy tuyến tính. Kiểm tra khóa học này về cách sử dụng python cho toán học

Hàm toán học trong Python là gì?

Mô-đun toán học là mô-đun chuẩn trong Python và luôn có sẵn. Để sử dụng các hàm toán học trong mô-đun này, bạn phải nhập mô-đun bằng nhập toán. Nó cấp quyền truy cập vào các chức năng cơ bản của thư viện C . Ví dụ: # Phép tính căn bậc hai toán nhập toán. sqrt(4)

Thư viện nào được sử dụng để tính toán trong Python?

Numpy . Thư viện numpy trong Python được sử dụng rộng rãi nhất để thực hiện các phép toán liên quan đến ma trận.

Làm cách nào để tính điểm trong Python?

Bước 1. Nhập mô-đun. nhập gấu trúc dưới dạng pd. nhập numpy dưới dạng np. .
Bước 2. Tạo một mảng các giá trị. dữ liệu = np. mảng([6, 7, 7, 12, 13, 13, 15, 16, 19, 22])
Bước 3. Tính điểm số z cho từng giá trị trong mảng. số liệu thống kê. đầu ra điểm z (dữ liệu). [-1. 394, -1. 195, -1. 195, -0. 199, 0, 0, 0. 398, 0. 598, 1. 195, 1. 793]

Giai thừa toán học trong Python là gì?

Toán học. phương thức giai thừa() trả về giai thừa của một số . Ghi chú. Phương thức này chỉ nhận số nguyên dương. Giai thừa của một số là tổng của phép nhân, của tất cả các số nguyên, từ số được chỉ định của chúng tôi xuống 1. Ví dụ, giai thừa của 6 sẽ là 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 720.