在科學研究中，資料運算是必不可少的，下面介紹python語言在科學計算中常用的資料結構和運算函式，
主要資料結構：
（1）串列，用中括號表示，元素之間逗號分隔，每個元素可以是數字，字符，也可以是串列，甚至它們的混合，串列賦值時記憶體地址不會發生改變，因此會出現多個串列名共用同一個記憶體單元的情況，一旦記憶體單元的值改變，各串列的值全部相應變化，
（2）元組，用小括號表示，一旦生成，元素的值無法改變，該資料型別可以很好的避免串列中元素被其他串列肆意改動的問題，
（3）矩陣，時numpy包中定義的一種矩陣運算最為方便的一種資料型別，對矩陣的加減乘除運算非常簡便，是運算速度最快的一種資料型別，
三種資料結構的區別是：
資料的創建
串列的創建形式：（1）賦值，用中括號，（2）用中括號內的回圈陳述句，（3）從檔案中讀入，（4）用一些內置函式例如range等，
矩陣的創建形式：（1）將串列轉化為矩陣，（2）用numpy函式如zeros/ones/linspace等，（3）從檔案中讀入，
資料的運算
拼合運算：（1）用list.append（），適用于串列；（2）用list1+list2，適用于串列；（3）用np.append()，適用于矩陣，
加減運算：（1）array1[]+array2[]，適用于矩陣
數乘運算：（1）用array1*array2，適用于矩陣
矩陣乘法：（1）用np.dot(array1,array2)，適用于矩陣
矩陣性質查看
查看矩陣：np矩陣.shape可以查看矩陣的行列資訊，np矩陣.dtype可以查看其中每個元素的資料型別（整型，浮點型，字符型）
查看串列：len(list)可以查看串列中有幾個元素，type(var)可以查看var變數的型別是串列/矩陣等，
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標籤：Python