Python可以這樣玩(10)：分析與科學計算
學習完基本的 GUI 程式與繪圖功能之後，我們更進一步的來學習數學運算，並且將數學運算的結果用圖形來表示出來。很多人聽到數學就害怕，在這裡真的不需要，相反的， Python 反而可以幫你解決數學問題，絕對可以相輔相成。 是樂於資料分析與科學計算視覺化的模組相當多，我們就從一定要會的幾個模組開始。 擴展庫 numpy 如果你還沒有安裝 numpy 擴展庫，請透過 pip3 insatll numpy 安裝，這是一個基本的擴展庫，很多其他的擴展庫在安裝之前都需要先安裝它，所以應該不會有什麼問題。 在數學裡面有一樣東西叫做矩陣，電腦上稱為陣列， Python 的基本庫所提供的列表雖然很像陣列，但是並沒有計算功能。 Numpy 提供了陣列，可以讓我們完成數學上的矩陣運算。 先看一下矩陣在數學上的定義，把行與列弄清楚，電腦也是一樣的定義： 矩陣的基本名詞： (a) 元 (element) ：矩陣中列出來的每個數稱為矩陣的元。 (b) 列 (row) ：同一水平線各元合稱此矩陣的一列。 (c) 行 (column) ：同一鉛直線各元合稱此矩陣的一行。 (d) 位於第 i 列，第 j 行的元稱為 (i,j) 元。 (e) 當一個矩陣 M 有 n 列 m 行時，我們稱 M 為 n×m 階的矩陣。 (f) 當一個矩陣 M 有 n 列 n 行時，我們稱 M 為 n 階方陣。 產生陣列 (Array) 電腦語言對矩陣的行、列定義都一樣，只有一點，就是數學的 (i,j) 從 1 開始， Python 的 [i][j] 從 0 開始，關於這點到後面的運算便可以體會。下面直接看範例： >>> import numpy as np >>> np.array((1,2,3,4,5)) array([1, 2, 3, 4, 5]) >>> np.array([1,2,3,4,5]) # 元組或...