python 科学计算基础教程电子版-Python 科学计算基础（整理）

Python是一种面向对象的、动态的程序设计语言，具有非常简洁而清晰的语法，既可以用于快速开发程序脚本，也可以用于开发大规模的软件，特别适合于完成各种高层任务。

随着NumPy、SciPy、matplotlib、ETS等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算。与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比，Python是一门真正的通用程序设计语言，比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多程序库的支持，适用于Windows和Linux等多种平台，完全免费并且开放源码。虽然MATLAB中的某些高级功能目前还无法替代，但是对于基础性、前瞻性的科研工作和应用系统的开发，完全可以用Python来完成。

*Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。

*基于浏览器的Python开发环境wakari(http://www.continuum.io/wakari) 能省去配置Python开发环境的麻烦。hnxyzzl Zzlx.xxxxxxx

*Pandas经过几个版本周期的迭代，目前已经成为数据整理、处理、分析的不二选择。

*OpenCV官方的扩展库cv2已经正式出台，它的众多图像处理函数能直接对NumPy数组进行处理，便捷图像处理、计算机视觉程序变得更加方便、简洁。

*matplotlib已经拥有稳定开发社区，最新发布的1.3版本添加了WebAgg后台绘图库，能在浏览器中显示图表并与之进行交互。相信不久这一功能就会集成到IPython Notebook中去。

*SymPy 0.7.3的发布，它已经逐渐从玩具项目发展成熟。一位高中生使用在线运行SymPy代码的网站：http://www.sympygamma.com

* Cython已经内置支持NumPy数组，它已经逐渐成为编写高效运算扩展库的首选工具。例如Pandas中绝大部分的提速代码都是采用Cython编写的。

* NumPy、SciPy等也经历了几个版本的更新，许多计算变得更快捷，功能也更加丰富。

* WinPython、Anaconda等新兴的Python集成环境无须安装，使得共享Python程序更方便快捷。

* 随着Python3逐渐成为主流，IPython, NumPy, SciPy, matplotlib, Pandas, Cython等主要的科学计算扩展库也已经开始支持Python3了。

Python用于科学计算的一些常用工具和库IPython-增强的交互环境：支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell命令，内置了许多很有用的功能和函数

Spyder、Wing IDE或Eclipse/Pydev：集成开发环境

NumPy-数学计算基础库：N维数组、线性代数计算、傅立叶变换、随机数等。

SciPy-数值计算库：线性代数、拟合与优化、插值、数值积分、稀疏矩阵、图像处理、统计等。

SymPy-符号运算

Pandas-数据分析库：数据导入、整理、处理、分析等。

matplotlib-会图库：绘制二维图形和图表

Chaco-交互式图表

OpenCV-计算机视觉库

TVTK-数据的三维可视化

Cython-Python转C的编译器：编写高效运算扩展库的首选工具

BioPython-生物科学

Python科学计算发行版Python(x,y)

当前最新版本:2.7.6.1 (05/30/2014)，支持Windows和Python2.7.6。

其库索引列出了所支持的170+Python27库。

WinPython

当前最新版本:2.7.6.4和3.3.5.0 (04/2014)，支持Windows和Python2.7.6、3.3.5。

其库索引列出了所支持的60+Python27库。

其库索引列出了所支持的60+Python33库。

EnthoughtCanopy（Enthought Python Distribution）

当前最新版本:1.4.1 (06/11/2014)，支持Linux, Windows,Mac平台和Python2.7.6。

其库索引列出了所支持的150+测试过的Python库。

Anaconda

当前最新版本:2.0.1 (06/12/2014)，支持Linux, Windows, Mac平台和Python2.6、2.7、3.3、3.4。

其库索引列出了所支持的195+流行Python库。

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