经济学中的定量分析python_Sargent定量经济学（3）：Python
原標題：Sargent定量經濟學(3)：Python
許文立 武漢大學經濟與管理學院 xuweny87@163.com
許坤 安徽大學經濟學院 kunxu2014@126.com
從今天開始，陸續介紹Sargent等的定量經濟學講稿Python版。
首先看看第一部分 Python編程。
關于Python
總覽
在這份講稿里，我們將會概述Python是什么
展示它的一些功能
將它與另一些語言進行比較
當我們展示Python代碼的時候，我們并不是為了讓你們盡量掌握所有細節，或者嘗試去復雜你們所看到的東西。
我們將會在以后一步一步的展示所有Python的材料。
本次講座的唯一目的就是讓你們能感受一下Python是什么，它能做什么。
Python是什么？
Python是一種通用編程語言，它由荷蘭程序猿在1989年構想出來。
Python是免費開源的，由Python軟件基金會()發展協調。
Python在過去十年迅速流行起來，現在是最流行的編程語言之一(十大流行編程語言，https://www.rinftech.com/top-10-programming-languages-2017/)
整個Python生態系統仍在不斷地、迅速地完善(https://www.oreilly.com/ideas/5-things-to-watch-in-python-in-2017)。
通常用途
Python是一種幾乎用于所用應用領域的通用語言
通訊
網絡開發
CGI與CUI
游戲
多媒體，數據處理，安全等等
網絡服務與高科技公式也經常使用它，例如
, etc., etc.
它經常用于計算機科學和編程的教學。
Python在科學界尤其流行
academia, NASA, CERN, Wall St., etc., etc.
下面，我們將會更加詳細的探討這些。
特性
適用于快速發展的高級語言
被許多實驗室支持的，相對較小的核心語言
多范式語言，在其中，多種類型語言可以兼容(procedural, object-oriented, functional等等)
解讀而不是編譯
句法與設計
Python的一個非常棒的特性就是其優美的句法——我們將會在后面看到許多例子。
優美的代碼聽起來可能有點“花瓶”，但是實際上它是非常有益的，因為它使得語法易于閱讀和易于記憶。
記住如何從文件中讀取，按照字典排序，以及其他一些類似的進程任務意味著你們不需要打斷思維流程，以便追蹤互聯網上的正確語法。
與優美句法緊密聯系的就是優美的設計。
像 iterators, generators, decorators, list comprehensions等這樣的特征使得Python具有很高的表現力，可以讓你用更少的代碼來完成更多的工作。
靠減少漏洞和句法錯誤來提高效率。
科學編程
過去十年，Python已經成為了科學計算領域最核心的語言之一。
它現在在下列領域要么是主流語言，要么是主要語言：
機器學習和數據科學
天文學
人工智能
化學
計算生物學
氣象學
等等
這個部分簡要展示一些Python進行科學編程的示例。
所有的主題在后面還將更加詳細的演示
數值編程
基本的矩陣與數組處理能力是由杰出的(http://www.numpy.org/)實驗室支持。
提供基本的數組數據類型以及一些簡單的處理操作。
例如
Out 25.0
(https://www.scipy.org/)實驗室在基礎上，又提供了額外的功能。
例如，我們計算積分∫2?2?(z)dz
，?是標準正態分布密度函數。
Out 0.9544997361036417
提供許多標準程序
線性代數
積分
插值
最優化
分布和隨機數生成
信號處理
等等
圖
最流行、最全面的圖表Python實驗室就是(http://matplotlib.org/)
Plots, histograms, contour images, 3D, bar charts, etc., etc.
Output in many formats (PDF, PNG, EPS, etc.)
LaTeX integration
例如，嵌入LaTex注解的2D圖
等壓圖
3D圖
更多例子可以在(http://matplotlib.org/gallery.html)中查看。
另一些圖形實驗室如下：
(https://plot.ly/python/)
(http://bokeh.pydata.org/en/latest/)
(http://www.vpython.org/) — 3D圖和動畫
符號代數
能使用符號表達式也非常有幫助，正如Mathematica或Maple。
(http://www.sympy.org/en/index.html)實驗室提供了這一功能。
fromsympyimportSymbolx,y=Symbol('x'),Symbol('y')# Treat 'x' and 'y' as algebraic symbols
x+x+x+y
Out
3*x + y
我們也能使用表達式
expression=(x+y)**2
expression.expand()
Out
x**2 + 2*x*y + y**2
解多項式
fromsympyimport
solvesolve(x**2+x+2)
Out
sqrt(7)*I/2, -1/2 + sqrt(7)*I/2]
計算極限，導數和積分
fromsympyimportlimit,sin,diff
limit(1/x,x,0)
Out
oo limit(sin(x)/x,x,0)
Out
1
diff(sin(x),x)cos(x)
統計
Python的數據處理與統計實驗室在過去幾年迅速發展。
Pandas
處理數據最流行的實驗室就是Pandas
Pandas快速、有效、靈活，并設計精良
下面給出一個簡單例子
importpandasaspd
importscipyassp
data=sp.randn(5,2)# Create 5x2 matrix of random numbers for toy example
dates=pd.date_range('28/12/2010',periods=5)
df=pd.DataFrame(data,columns=('price','weight'),index=dates)
print(df)price weight2010-12-28 0.007255 1.1299982010-12-29 -0.120587 -1.3748462010-12-30 1.089384 0.6127852010-12-31 0.257478 0.1022972011-01-01 -0.350447 1.254644 df.mean()price 0.176616weight 0.344975
另一些有用的統計實驗室
— 不同的統計進程
— Python中的機器學習 (sponsored by Google, among others)
— 貝葉斯數據分析
基于的貝葉斯數據分析
網絡和圖
Python也要許多研究圖的實驗室
著名的之一就是(http://networkx.github.io/)
標準的圖形算法用于分析網絡結構，等
圖進程
等等
例如
它所產生的圖如下
云計算
在云端的大規模服務器中運行Python代碼將會變得越來越簡單
非常棒的例子就是(https://www.continuum.io/anaconda-enterprise-notebooks)
也可見
The (Python, Java, PHP or Go)
并行過程
離開云計算選項，你可能想要考慮一下
The interface to Amazon’s EC2
GPU programming through , , or similar
另外一些進展
Python的科學編程中有許多有趣的進展
一些代表性例子如下：
— Python in your browser with code cells, embedded images, etc.
— Make Python run at the same speed as native machine code!
— a generalization of NumPy
— manage large data sets
— convex optimization in Python
進一步閱讀
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責任編輯：
總結
以上是生活随笔為你收集整理的经济学中的定量分析python_Sargent定量经济学（3）：Python的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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