python科学计算库-python 科学计算基础库安装

1.numpy

NumPy（Numeric Python）是用Python进行科学计算的基本软件包。 NumPy是Python编程语言的扩展，增加了对大型多维数组和矩阵的支持，以及一个大型的高级数学函数库来操作这些数组。NumPy提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。

安装：

如果你的ubuntu中没有安装python，请首先安装python

在终端输入以下命令：

sudo apt-get update

sudo apt-get install python-numpy

如果是python3，则将上面的python-numpy换成python3-numpy即可，下面的安装包同理。

e.g.:

from numpy import *

a = arange(12)

a = a.reshape(3,2,2)

print a

Script output:

[[[0 1]

[2 3]]

[[4 5]

[6 7]]

[[8 9]

[10 11]]]

2.SciPy

SciPy（发音为“Sigh Pie”）是开放源码的数学，科学和工程软件。 SciPy库依赖于NumPy，它提供了便捷的N维数组操作。 SciPy库构建为与NumPy数组一起工作，并提供了许多用户友好和高效的数值例程，例如用于数值积分和优化的例程。它们一起运行在所有流行的操作系统上，安装快速且免费。 NumPy和SciPy易于使用，但功能强大，足以受到一些世界领先的科学家和工程师的依赖。如果您需要在计算机上操纵数字并显示或发布结果，那么Scipy就是这项工作的工具。

打开终端，输入：

sudo apt-get update

sudo apt-get install python-scipy

3.pandas

Pandas是一个Python软件包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际的，真实世界的数据分析的基本高级构件。另外，它具有更广泛的目标，即成为任何语言中最强大，最灵活的开源数据分析/操作工具。它已经很好地走向了这个目标。

pandas非常适合许多不同类型的数据：

具有异构类型列的表格数据，如在SQL表格或Excel电子表格中。

有序和无序（不一定是固定频率）的时间序列数据。

具有行列标签的任意矩阵数据（均匀类型或异类型）。

任何其他形式的观测/统计数据集。数据实际上不需要标记为放置在pandas数据结构中。

安装：

sudo apt-get update

sudo apt-get install python-pandas

4.matplotlib

matplotlib是Python编程语言及其NumPy数值数学扩展的绘图库。它提供了一个面向对象的API，用于将绘图嵌入到使用通用GUI工具包（如wxPython，Qt或GTK +）的应用程序中。还有一个基于状态机（如OpenGL）的程序“pylab”接口，其设计与MATLAB非常相似。 SciPy使用matplotlib。

安装：

sudo apt-get update

sudo apt-get install python-matplotlib

5.scikit-learn

scikit-learn项目是由David Cournapeau编写的Google Summer of Code项目scikits.learn开始的。它的名字源于它是一个“SciKit”（SciPy工具包）的概念，SciPy工具包是SciPy独立开发和分发的第三方扩展。最初的代码库后来被其他开发者广泛地重写了。在各种scikits中，scikit-learn和scikit-image在2012年11月被描述为“维护良好和流行”。

安装：

sudo apt-get update

sudo apt-get install python-sklearn

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