Rate this post

Bạn có sợ toán học không? Bạn đã bao giờ cố gắng giải quyết các vấn đề toán học của mình với sự trợ giúp của công nghệ chưa?

Tôi chắc chắn rằng câu trả lời của bạn sẽ là KHÔNG! Đừng ngạc nhiên, bây giờ có thể giải quyết tất cả các vấn đề toán học của bạn với sự trợ giúp của công nghệ Python.

Vì vậy, hôm nay websitehcm đến với bài viết toán học Python, trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về cách Python có thể được sử dụng để thực hiện các phép toán khác nhau.

Các bài viết liên quan:

Python là một ngôn ngữ đa năng có nhiều ứng dụng khác nhau trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, phát triển web và máy tính khoa học.

Chúng ta sẽ xem Python đã tác động đến tính toán khoa học như thế nào với các thư viện toán học mạnh mẽ của nó.

Vì vậy, hãy bắt đầu hướng dẫn và khám phá các thư viện toán học Python hàng đầu.

Toán học cho Python là gì?

Python đã trở nên rất phổ biến do có nhiều thư viện. Mỗi thư viện Python đều hướng ứng dụng được phát triển để giải quyết các vấn đề.

Các phép toán toán học được thực hiện tốt nhất bằng Python do nó tập trung vào tiện ích và thuật ngữ lập trình tối thiểu.

Có một số thư viện có thể được sử dụng để thực hiện các phép toán với Python.

Thư viện Toán học Python là gì?

Sau đây là một số thư viện toán học Python:

Math

Đây là mô-đun toán học cơ bản nhất có sẵn trong Python. Nó bao gồm các phép toán cơ bản như tổng, hàm mũ, môđun, v.v.

Thư viện này không hữu ích khi xử lý các phép toán phức tạp như phép nhân ma trận.

Các phép tính được thực hiện với các chức năng của thư viện toán học python cũng chậm hơn nhiều.

Tuy nhiên, thư viện này là đủ khi bạn phải thực hiện các phép toán cơ bản.

Ví dụ: Bạn có thể thực hiện cấp số nhân 3 bằng cách sử dụng hàm exp () của thư viện toán học python như sau:

>>> from math import exp

>>> exp(3) #Calculates Exponential

Đầu ra

Numpy

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

Tính năng quan trọng nhất của numpy giúp nó khác biệt với các thư viện khác là khả năng thực hiện các phép tính tốc độ cực nhanh.

Điều này có thể thực hiện được do C-API cho phép người dùng thu được kết quả nhanh chóng.

Ví dụ, bạn có thể triển khai tích số chấm của hai ma trận như sau:

>>> import numpy as np

>>> mat1 = np.array([[1,2],[3,4]])

>>> mat2 = np.array([[5,6],[7,8]])

>>> np.dot(mat1,mat2)

array([[19, 22],

      [43, 50]])

Đầu ra

SciPy

Thư viện toán học python này cung cấp tất cả các công cụ khoa học cho Python. Nó chứa các mô hình khác nhau để tối ưu hóa toán học, đại số tuyến tính, Biến đổi Fourier, v.v.

Mô-đun numpy cung cấp cấu trúc dữ liệu cơ bản của mảng cho thư viện SciPy.

Ví dụ

Chúng ta sẽ sử dụng hàm linalg () do thư viện SciPy cung cấp để tính định thức của ma trận vuông.

>>> from scipy import linalg

>>> import numpy as np

>>> mat1 = np.array([[1,2],[3,4]]) #websitehcm

>>> linalg.det(mat1)

-2.0

Đầu ra

Statsmodel

Với sự trợ giúp của gói này, bạn có thể thực hiện các phép tính thống kê liên quan đến thống kê mô tả, suy luận cũng như ước lượng cho các mô hình thống kê khác nhau.

Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc thăm dò dữ liệu thống kê hiệu quả.

Sau đây là một ví dụ về việc triển khai thư viện Statsmodel trong Python:

>>> import numpy as np

>>> import statsmodels.api as sm

>>> import statsmodels.formula.api as smf

>>> input_data = sm.datasets.get_rdataset(“Guerry”, “HistData”).data

>>> #Fitting the Regression Model

… res = smf.ols(‘Lottery ~ Literacy + np.log(Pop1831)’, data = input_data).fit()

>>> print(res.summary())

Đầu ra

Scikit-learning

Học máy là một khía cạnh Toán học quan trọng của Khoa học Dữ liệu. Sử dụng các công cụ học máy khác nhau, bạn có thể dễ dàng phân loại dữ liệu và dự đoán kết quả.

Với mục đích này, Scikit-learning cung cấp nhiều chức năng khác nhau để hỗ trợ các kỹ thuật phân loại, hồi quy và phân cụm dễ dàng.

>>> from sklearn import linear_model

>>> regress = linear_model.LinearRegression()

>>> regress.fit([[0,0],[1,1],[2,2]], [0,1,2])

LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False)

>>> regress.coef_

array([0.5, 0.5])

Đầu ra

Câu hỏi phỏng vấn Python trên Thư viện Toán học

  1. Thư viện Toán học trong Python là gì?
  2. Làm cách nào để bạn truy cập thư viện Toán học bằng Python?
  3. Thư viện Toán học, một thư viện tích hợp sẵn trong Python?
  4. Mục đích sử dụng thư viện toán học Python là gì?
  5. Kể tên một số thư viện toán học cho Python.

Sự kết luận

Trong bài viết toán học Python này, chúng ta đã xem xét một số thư viện toán học Python quan trọng. Chúng tôi đã xem qua thư viện toán học python cơ bản, NumPy, SciPy, statsmodels cũng như scikit-learning.

Có nhiều thư viện khác dành cho các phép toán trong Python và nhiều thư viện khác đang được phát triển.

Chúng tôi hy vọng rằng bạn thích đọc bài viết này và sẵn sàng thực hiện những khái niệm này cho các vấn đề toán học của bạn.

Cố gắng áp dụng các khái niệm toán học python ở trên trong dự án. Dưới đây là các dự án python hàng đầu mà bạn có thể thực hành miễn phí.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Contact Me on Zalo
Call now