我們最了解的科學計算工具可能是Matlab，它能進行集數值計算，可視化工具及交互于一身，可惜的是它是一個商業產品。開源方面除了GNU Octave在嘗試做一個類似Matlab的工具包外，Python的這幾個工具包集合到一起也可以替代Matlab的相應功能：NumPy+SciPy+Matplot



我們最了解的科學計算工具可能是Matlab，它可以一次執行數值計算，可視化工具和交互，但不幸的是它是一種商業產品。 在開源方面，除了GNU Octave試圖制作類似于Matlab的工具包外，這些Python工具包的集合還可以代替Matlab的相應功能：NumPy + SciPy + Matplotlib + iPython。 同時，這些工具包，尤其是NumPy和SciPy，也是許多Python文本處理，機器學習和數據挖掘工具包的基礎，它們非常重要。

1. Numpy：

Numpy是使用Python進行科學計算的基本庫。 它主要提供高性能的N維數組實現和計算功能。 它還提供和其他語言，例如C / C ++集成功能，還實現了一些基本的數學算法，例如線性代數相關性，傅立葉變換和隨機數生成。 NumPy提供了兩個基本對象：ndarray(N維數組對象)和ufunc(通用函數對象)。 ndarray是存儲單個數據類型的多維數組，而ufunc是可以處理數組的函數。

2. SciPy：適用于Python的科學計算工具

“ SciPy是一個開放源代碼的Python算法庫和數學工具包。SciPy包含優化和線性模塊代數，積分， 插值，特殊功能，快速傅立葉變換，信號處理和圖像處理，常微分方程求解等科學和工程中常用的計算，其功能類似于MATLAB，Scilab和GNU Octave軟件。Numpy和Scipy通常結合使用， 大多數Python機器學習庫都依賴于這兩個模塊。” —引自“ Python機器學習庫”

3.Matplotlib

Matplotlib是一個python數據可視化工具包。 它是python中最著名的繪圖庫，它提供了一組類似于matlab的命令API，非常適合交互式繪圖。 它可以輕松地用作繪圖控件并嵌入到GUI應用程序中。 Matplotlib可以與ipython shell一起使用，提供不低于Matlab的繪畫體驗。 簡而言之，最好使用它。

在IPython控制臺中使用Matplotlib，可以使用ipython--matplotlib命令啟動IPython控制臺程序； 如果要在IPython筆記本中使用Matplotlib，請在筆記本Just開頭插入％matplotlib內聯魔術。

IPython為Matplotlib提供了一種特殊的交互模式。 IPython的Matplotlib模式具有兩個優點。 一種是提供無阻塞的繪制操作，另一種是不需要顯式調用show()方法來顯示繪制的圖片。

總結

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