Python network,Python networks

　　以及python和networkx的三个基友：numpy、scipy和matplotlib。

　　Numpy擅长数组处理，多维数组的生成和访问，庞大的函数库，包括求和、均值、方差、最大值、排序、矩阵、矩阵类、线性代数模块。第一篇文章中提到了它的安装。

　　Matplotlib擅长绘图、点和线的多形式显示、坐标轴变换等。第一篇文章描述了它的安装。

　　Scipy非常强大，比如常微分方程求解，信号处理，图像处理等。安装python编译器后，从scipy官网下载相应的软件包(http://sourceforge.net/projects/scipy/files/)。正如我安装python-2.6一样，下载相应的版本，然后点击exe安装即可。安装后在IDEL中输入import scipy进行测试(ps:网上说用easy_install安装，结果不成功。Linux下应该可以，windows下不行)

　　三者的基本顺序是数据存储在numpy中，低层处理用numpy，高层处理用scipy，数据显示用matplotlib。

　　2.数组

　　Numpy提供了两个基本对象：narray和ufunc。

　　Narray:存储单一数据类型的多维数组

　　Ufunc:可以处理数组的函数。

　　2.1 narray对象

　　将这个多维数组存储在narray对象中，有数组的地方就有类型。的基本数据类型有：

　　numpy中的基本数据类型类型描述integer(一般为int32或int 64)int 8 byte type(-128-127)int 1616 bit integer(-32768-32767)int 3232 bit integer int 64 Unit 8 unsigned integer(0-255)Unit 16 unsigned integer(0-6535)Unit 32 Unit 64 Float 64 standard Float Float 16半精度浮点：1个标志位，5个指数位，10个小数位数Float当然，除了基本的数据类型，numpy还支持数据结构类型的数组。

　　(1)1)narray对象的创建：

　　导入numpy为np a=np.array([1，2，3，4]) b=np.array((6，7，8，9)) a.shape(4，)a.shape=2，2 aarray([[1，2]，[3，4]]) a.shape=1，-1 aarray([[1，2，3，4]]) a=np.arange(0，1，0.1)#生成一个(0，1)的数组，数组的每个元素的直接差Endpoint=true False)，true时生成[0，1]的等差数列，False时为[0，1] aarray ([0。 0.1111111, 0.2222222, 0.3333333, 0.444444, 0.5555556).0.77777778, 0.88888889, 1.]) a=np.logspace(0，1，12，base=2，endpoint=false)Traceback(最近一次调用last): File pyshell#14 ，第1行，Imodule a=np.logspace (0，1，12，base=2，endpoint=false)name error:name false 未定义# logs pace生成几何级数，logspace (a，b，C，base=10 2，endpoint=true false)，base指定a和b的索引，C指定元素的个数，1.05946309，1.12246205，1.1892712，1.2592105，1.348885) 1.49830708，1.58740105，1.68179283，1.78179744，1.88774863]) a=NP。零(10)数组([0。 0. 0. 0. 0. 0 .

　　数组访问的下标从0开始。

　　特定元素的索引访问。可以通过索引访问，例如，对于数组A，可以有：a[5]

　　索引访问。A[2:5]，下标从2到5(左闭右开区间)

　　A[1:-1:2]，下表从1到最后，2表示每隔一个元素得到一个元素。

　　A[5:1:-2]，第三个参数，即步长为负，这里为-2，即每隔一个元素逆序获取。

　　数据数组的建立和访问：(可以看到，数组内部就像一个字典，它的访问是基于索引的)

　　persontype=np.dtype({names:[姓名,年龄,体重],格式：[S32 ， I ， f]}，align=True) a=np.array([(张,32,75.5),(王，24，65.3)]，dtype=persontype) aarray([(张,32,75.5),(王，24，65.30003051757812)]，dtypenameTraceback(最后一次调用):模块a[0]中文件" pyshell#33 "的第一行nameAttributeError:“numpy。无效"对象没有属性【姓名】一[1][“姓名]]“王”

　　2.2 ufunc运算

　　x=np.linspace(0，2*np.pi，10) xarray([ 0 .0.6981317，1.3962634，2.0943951，2.7925268，3.4906585，4.1887902，4.88692191，5.58505361，6.28318531])y=NP。sin(x)yarray([0.0000000000 e，6.42771在计算时，指定了输出在外为x，所以x中的元素也改变了数组([0.000000000 e 00，6.42787610e-01，9.84807753e-01，8.66025404e-01，3.42020143e-01，-3.42020143e-01，-8.66025404e-01，-9.8480753 e-01，-6.42787610e-01即可以指定将结果存入z中，如果没有z，则默认存入y中#出了增加之外，数值运算还有数组减法减去(x，y[，z])，乘法乘(x，y[，z])，元素取负负数(x[，y])，x**y次方(x，y[，z])，x%y余数(x，y[，z])#还有布尔运算，等于(x，y[，z])，不等not_equal(x，y[，z])，小于等于less_equal(x，y[，z])，大于更大，大于等于greater _ equal数组([0.00000000000 e 00，1.28557522e 00，1.96961551e 00，1.73205081e 00，6.84040287e-01，-6.84040287e-01，-1.73205081e 00，-1.96961551e 00，-1.28557522e 00。

　　此外，还有求和总和，最小最小，最大最大值，乘积点

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