今天在搞定Django框架的blog搭建后，嘗試一下python的科學計算能力。
python的科學計算有三劍客：numpy，scipy，matplotlib。
numpy負責數值計算，矩陣操作等；
scipy負責常見的數學算法，插值、擬合等；
matplotlib負責畫圖。
首先，百度上頭三個，依次安裝。
可以考慮使用pyhton34/script/easy-install 工具； easy-insatll -m matplotlib;
嘗試一下代碼，擬合實例；
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 import numpy as np
3 from scipy.optimize import leastsq
4 import pylab as pl
5
6 def func(x, p):
7 # """
8 # 數據擬合所用的函數: A*sin(2*pi*k*x + theta)
9 # """
10 A, k, theta = p
11 return A*np.sin(2*np.pi*k*x+theta)
12
13 def residuals(p, y, x):
14 # """
15 # 實驗數據x, y和擬合函數之間的差，p為擬合需要找到的系數
16 # """
17 return y - func(x, p)
18
19 x = np.linspace(0, -2*np.pi, 100)
20 A, k, theta = 10, 0.34, np.pi/6 # 真實數據的函數參數
21 y0 = func(x, [A, k, theta]) # 真實數據
22 y1 = y0 + 2 * np.random.randn(len(x)) # 加入噪聲之后的實驗數據
23
24 p0 = [7, 0.2, 0] # 第一次猜測的函數擬合參數
25
26 # 調用leastsq進行數據擬合
27 # residuals為計算誤差的函數
28 # p0為擬合參數的初始值
29 # args為需要擬合的實驗數據
30 plsq = leastsq(residuals, p0, args=(y1, x))
31
32 # print (u"真實參數:")
33 print([A, k, theta])
34 # print (u"擬合參數")
35 print(plsq[0]) # 實驗數據擬合后的參數
36
37 pl.plot(x, y0, label=u"real data")
38 pl.plot(x, y1, label=u"data with noisy")
39 pl.plot(x, func(x, plsq[0]), label=u"nihe data")
40 pl.legend()
41 pl.show()
2 import numpy as np
3 from scipy.optimize import leastsq
4 import pylab as pl
5
6 def func(x, p):
7 # """
8 # 數據擬合所用的函數: A*sin(2*pi*k*x + theta)
9 # """
10 A, k, theta = p
11 return A*np.sin(2*np.pi*k*x+theta)
12
13 def residuals(p, y, x):
14 # """
15 # 實驗數據x, y和擬合函數之間的差，p為擬合需要找到的系數
16 # """
17 return y - func(x, p)
18
19 x = np.linspace(0, -2*np.pi, 100)
20 A, k, theta = 10, 0.34, np.pi/6 # 真實數據的函數參數
21 y0 = func(x, [A, k, theta]) # 真實數據
22 y1 = y0 + 2 * np.random.randn(len(x)) # 加入噪聲之后的實驗數據
23
24 p0 = [7, 0.2, 0] # 第一次猜測的函數擬合參數
25
26 # 調用leastsq進行數據擬合
27 # residuals為計算誤差的函數
28 # p0為擬合參數的初始值
29 # args為需要擬合的實驗數據
30 plsq = leastsq(residuals, p0, args=(y1, x))
31
32 # print (u"真實參數:")
33 print([A, k, theta])
34 # print (u"擬合參數")
35 print(plsq[0]) # 實驗數據擬合后的參數
36
37 pl.plot(x, y0, label=u"real data")
38 pl.plot(x, y1, label=u"data with noisy")
39 pl.plot(x, func(x, plsq[0]), label=u"nihe data")
40 pl.legend()
41 pl.show()
運行提示錯誤，缺少第三方包，如six,dateutil,pyparsing等，缺什么裝什么；第三方包大多直接拖到D:\python34\lib目錄下就可以了，很方便。
都裝上后，運行成功，如圖；
http://www.cnblogs.com/javajava/p/4792791.html