1.学Python能干什么？
2.MATLAB数值分析编辑推荐
3.如何系统地自学 Python
4.超详细 | 鲸鱼优化算法原理及其实现(Matlab/Python)

学Python能干什么？

       Python可以做什么？

       1）网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣

       2）自动化运维：自动化处理大量的运维任务

       3）数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果

       4）游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中

       5）自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。

       6）网站开发：借助django,源码flask框架自己搭建网站。

       7）爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。

MATLAB数值分析编辑推荐

       本书《MATLAB数值分析》提供了一套合理、完善的剖析知识体系结构，内容丰富，源码重点突出，剖析具有很强的源码应用性。它免费提供了相关程序源代码下载，剖析随心聊源码深入、源码详细剖析了MATLAB工程应用技术。剖析全书共分为9章，源码第1、剖析2章讲解了MATLAB基础知识，源码随后的剖析章节分别深入探讨了数值分析方法与图形可视化的内容，包括误差、源码php app统计源码插值法与曲线拟合、剖析线性方程组的源码数值解法、非线性方程求解、数值微分与数值积分、矩阵特征值计算和常微分方程的数值解。通过使用MATLAB，传统数值分析的编程观念得到了改变，它成为实现上述目标的强大工具。

       本书作为教材或参考书，适合理工科各专业本科生、研究生以及应用MATLAB的相关科技人员学习MATLAB数值分析、建模和仿真技术。ckplayer.swf源码通过系统学习本书，读者能够深入理解MATLAB在数值分析领域的应用，掌握相关的编程技能，以及解决实际问题的能力。本书不仅提供了理论知识的阐述，还强调了实践操作，通过具体的例子和练习，帮助读者更好地理解和应用MATLAB进行数值分析。

       总之，《MATLAB数值分析》是一本内容丰富、深入浅出的书籍，它不仅涵盖了MATLAB数值分析的资讯mip网站源码基础知识，还提供了丰富的实例和实践指导，是学习MATLAB数值分析、建模和仿真的理想选择。无论是作为教材还是自学工具，本书都能为读者提供宝贵的知识资源和实践指导，帮助他们提升在MATLAB数值分析领域的专业技能。

扩展资料

       《MATLAB数值分析》以最新版MATLAB为平台，介绍了数值分析方法与图形可视化。全书共分9章，第1、2章讲解了MATLAB基础知识，第3～9章分别讲解了误差、qq卡片分享源码插值法与曲线拟合、线性方程组的数值解法、非线性方程求解、数值微分与数值积分、矩阵特征值计算和常微分方程的数值解。MATLAB以其独特的魅力，改变了传统数值分析的编程观念，从而成为实现上述目标的有利工具。 《MATLAB数值分析》可作为理工科各专业本科生、研究生以及应用MATLAB的相关科技人员学习MATLAB数值分析、建模、仿真的教材或参考书。

如何系统地自学 Python

       æ˜¯å¦éžå¸¸æƒ³å­¦å¥½ Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓？

       å¹¸è¿çš„是，Python 是一门初学者友好的编程语言，想要完全掌握它，你不必花上太多的时间和精力。

       Python 的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面：

       è¯­æ³•ç®€æ´æ˜Žäº†ï¼šç›¸å¯¹ Ruby 和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，不玩儿玄学。

       åˆ‡å…¥ç‚¹å¾ˆå¤šï¼šPython 可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。

       åºŸè¯ä¸å¤šè¯´ï¼Œå­¦ä¼šä¸€é—¨è¯­è¨€çš„捷径只有一个： Getting Started

       ¶ 起步阶段

       ä»»ä½•ä¸€ç§ç¼–程语言都包含两个部分：硬知识和软知识，起步阶段的主要任务是掌握硬知识。

       ç¡¬çŸ¥è¯†

       â€œç¡¬çŸ¥è¯†â€æŒ‡çš„是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，例如：变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一种语法，实际是建立了一种思维。例如：让一个 Java 程序员去学习 Python，他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来，因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。

       å¦‚果你是刚开始学习编程的新手，一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。

       ä¸‹é¢åˆ—出了一些适合初学者入门的教学材料：

       å»–雪峰的 Python 教程    Python 中文教程的翘楚，专为刚刚步入程序世界的小白打造。    

       ç¬¨æ–¹æ³•å­¦ Python    è¿™æœ¬ä¹¦åœ¨è®²è§£ Python 的语法成分时，还附带大量可实践的例子，非常适合快速起步。    

       The Hitchhiker’s Guide to Python!    è¿™æœ¬æŒ‡å—着重于 Python 的最佳实践，不管你是 Python 专家还是新手，都能获得极大的帮助。    

       Python 的哲学：

用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。

       å­¦ä¹ ä¹Ÿæ˜¯ä¸€æ ·ï¼Œè™½ç„¶æŽ¨èäº†å¤šç§å­¦ä¹ èµ„料，但实际学习的时候，最好只选择其中的一个，坚持看完。

       å¿…要的时候，可能需要阅读讲解数据结构和算法的书，这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。

       è½¯çŸ¥è¯†

       â€œè½¯çŸ¥è¯†â€åˆ™æ˜¯ç‰¹å®šè¯­è¨€çŽ¯å¢ƒä¸‹çš„语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分，即使完全不了解不会使用，也不会妨碍你去编程，只不过写出的程序，看上去显得“傻”了些。

       å¯¹è¿™äº›çŸ¥è¯†çš„学习，取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言，起步阶段极易走火，或者在选择 Python 版本时徘徊不决，一会儿看 2.7 一会儿又转到 3.0，或者徜徉在类库的大海中无法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什么都要试试，或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动，或者整天跪舔语法糖，老想着怎么一行代码把所有的事情做完，或者去构想圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。

       å¾ˆå¤šâ€œå¤§ç‰›â€éƒ½ä¼šå‘Šè¯«åˆå­¦è€…，用这个用那个，少走弯路，这样反而把初学者推向了真正的弯路。

       è¿˜ä¸å¦‚告诉初学者，学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug，只能脚踏实地，没有奇迹只有狗屎的过程。

       é€‰æ‹©ä¸€ä¸ªæ–¹å‘先走下去，哪怕脏丑差，走不动了再看看有没有更好的解决途径。

       è‡ªå·±èµ°äº†å¼¯è·¯ï¼Œä½ æ‰çŸ¥é“这么做的好处，才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式，为什么面向过程可以解决却偏要面向对象，为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存，为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...

       æ›´é‡è¦çš„是，你会明白，高层次的解决方法都是对低层次的封装，并不是任何情况下都是最有效最合适的。

       æŠ€æœ¯æ¶Œè¿›å°±åƒæ³¢æµªä¸€æ ·ï¼Œé‚£äº›é™ˆæ—§çš„封存已久的技术，消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热，某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么？

       å› æ­¤ï¼Œä¸è¦æ‹…心自己走错路误了终身，坚持并保持进步才是正道。

       èµ·æ­¥é˜¶æ®µçš„核心任务是掌握硬知识，软知识做适当了解，有了稳固的根，粗壮的枝干，才能长出浓密的叶子，结出甜美的果实。

       ¶ 发展阶段

       å®Œæˆäº†åŸºç¡€çŸ¥è¯†çš„学习，必定会感到一阵空虚，怀疑这些语法知识是不是真的有用。

       æ²¡é”™ï¼Œä½ çš„怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值，当然不能停留在语法层面。

       å‘展阶段的核心任务，就是“跳出 Python，拥抱世界”。

       åœ¨ä½ é¢å‰ä¼šæœ‰å¤šä¸ªåˆ†æ”¯ï¼šç§‘学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。

       æ‹¿çˆ¬è™«ä¸¾ä¾‹ï¼Œå¦‚果你对计算机网络，HTTP 协议，HTML，文本编码，JSON 一无所知，你能做好这部分的工作么？而你在起步阶段的基础知识也同样重要，如果你连循环递归怎么写都还要查文档，连 BFS 都不知道怎么实现，这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样，非常低效。

       åœ¨è¿™ä¸ªé˜¶æ®µï¼Œä¸å¯é¿å…è¦æŽ¥è§¦å¤§é‡ç±»åº“，阅读大量书籍的。

       ç±»åº“方面

       ã€ŒAwesome Python 项目」：vinta/awesome-python · GitHub

       è¿™é‡Œåˆ—出了你在尝试解决各种实际问题时，Python 社区已有的工具型类库，如下图所示：

       è¯·ç‚¹å‡»è¾“入图片描述

       vinta/awesome-python

       ä½ å¯ä»¥æŒ‰ç…§å®žé™…需求，寻找你需要的类库。

       è‡³äºŽç›¸å…³ç±»åº“如何使用，必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的，所以，英语不好的同学，需要恶补下。

       ä¹¦ç±æ–¹é¢

       è¿™é‡Œæˆ‘只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍，详细的请看豆瓣的书评：

       ç§‘学和数据分析：

       ❖「集体智慧编程」：集体智慧编程 (豆瓣)

       ❖「数学之美」：数学之美 (豆瓣)

       ❖「统计学习方法」：统计学习方法 (豆瓣)

       ❖「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)

       ❖「数据科学实战」：数据科学实战 (豆瓣)

       ❖「数据检索导论」：信息检索导论 (豆瓣)

       çˆ¬è™«ï¼š

       ❖「HTTP 权威指南」：HTTP权威指南 (豆瓣)

       Web 网站：

       ❖「HTML & CSS 设计与构建网站」：HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)

       ...

       åˆ—到这里已经不需要继续了。

       èªæ˜Žçš„你一定会发现上面的大部分书籍，并不是讲 Python 的书，而更多的是专业知识。

       äº‹å®žä¸Šï¼Œè¿™é‡Œæ‰€è°““跳出 Python，拥抱世界”，其实是发现 Python 和专业知识相结合，能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度，更多的取决于自己的专业知识。

       ¶ 深入阶段

       è¿™ä¸ªé˜¶æ®µçš„你，对 Python 几乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。

       å¯æ˜¯ Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层，连自动内存管理都没有的C语言实现的呢？这时候就不能停留在表面了，勇敢的拆开 Python 的黑盒子，深入到语言的内部，去看它的历史，读它的源码，才能真正理解它的设计思路。

       è¿™é‡ŒæŽ¨èä¸€æœ¬ä¹¦ï¼š

       ã€ŒPython 源码剖析」：Python源码剖析 (豆瓣)

       è¿™æœ¬ä¹¦æŠŠ Python 源码中最核心的部分，给出了详细的阐释，不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。

       å¦å¤–，Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言，也就是说，相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java 基于类的面向对象而言，它都不够纯粹。换而言之，编程语言的“道学”，在 Python 中只能有限的体悟。学习某种编程范式时，从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 语言的根源。

       è¿™é‡ŒæŽ¨èä¸€é—¨å…¬å¼€è¯¾

       ã€Œç¼–程范式」：斯坦福大学公开课：编程范式

       è®²å¸ˆé«˜å±‹å»ºç“´ï¼Œä»Žå„种编程范式的代表语言出发，给出了每种编程范式最核心的思想。

       å€¼å¾—一提的是，这门课程对C语言有非常深入的讲解，例如C语言的范型和内存管理。这些知识，对阅读 Python 源码也有大有帮助。

       Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中，例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金，也是个不错的选择。

       ¶  æœ€åŽçš„话

       æ¯ä¸ªäººå­¦ç¼–程的道路都是不一样的，其实大都殊途同归，没有迷路的人只有不能坚持的人！

       å¸Œæœ›æƒ³å­¦ Python 想学编程的同学，不要犹豫了，看完这篇文章，

       Just Getting Started  ï¼ï¼ï¼

超详细 | 鲸鱼优化算法原理及其实现(Matlab/Python)

       在智能优化算法的海洋中，鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)是一颗璀璨的明珠。由Mirjalili和Lewis于年提出，灵感源于座头鲸群体独特的觅食策略[1]。WOA以三个核心阶段——搜索觅食、收缩包围和螺旋更新，模拟了自然界的高效搜寻过程。

       WOA的三个更新机制相互独立，确保了全局探索和局部优化的平衡。它的优点在于无需预设参数，简化了使用，且在众多优化问题中展现出卓越的性能，超越了蚁群和粒子群等算法[1,2]。

       深入剖析鲸鱼觅食的算法原理

       WOA以座头鲸的泡泡网捕食行为为模型，每轮迭代中，鲸鱼个体的位置更新依据随机数p和系数向量A的动态调整，模仿围捕猎物的过程。具体步骤包括：

搜索觅食：利用随机选择的鲸鱼位置(X⃗ rand(t))和当前位置(X⃗ (t))之间的距离，通过向量A和C来决定位置更新，其中向量a随迭代减小，随机向量r则确保了动态变化。

收缩包围：以最优解X⃗ best(t)为目标，鲸鱼个体的移动步长由包围步长A⃗和当前位置与最优解的距离决定。

螺旋更新：基于鲸鱼与最佳位置的距离，通过随机数l和固定系数b生成螺旋路径，推动鲸鱼向最优解螺旋前进。

       Python实现代码概览

       接下来，我们将深入探讨WOA的MATLAB和Python编程实现。从基础流程图到代码细节，无论是初学者还是进阶者，都能在这里找到帮助和灵感。

       示例代码

       为了便于理解和实践，这里提供MATLAB和Python的代码片段，以及解决乱码问题的建议，确保您的代码运行无阻[3]。

       算法性能验证

       WOA的性能通过CEC测试函数F进行评估，其数学表达式展示了算法在复杂问题上的求解能力[4,5]。无论是在MATLAB还是Python中，算法的表现均展示了其强大的寻优能力。

       获取源码与后续更新

       想要获取完整代码和更多优化改进方法，只需在公众号“KAU的云实验台”回复“WOA”即可。持续关注，我们会分享更多优化算法的实际应用案例。

       你的支持是我们的动力，如果你从中受益，别忘了点击右下角的赞或者在看，让我们一起在优化算法的探索之旅中前行[6]。如有定制需求，可通过公众号联系作者[7]。