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python 科学计算环境的配置

python 在科学计算方面很方便,可以快速建立、验证一些模型。科学计算常用到的python 库。

Numpy

对于科学计算,它是Python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能:

  1. N维数组,一种快速、高效使用内存的多维数组,它提供矢量化数学运算 。
  2. 你可以不需要使用循环,就对整个数组内的数据行标准数学运算。
  3. 非常便于传送数据到用低级语言(如C或C++)编写的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。

NumPy不提供高级数据分析功能,但有了对NumPy数组和面向数组的计算的理解,能帮助你更有效地使用像Pandas之类的工具。

##Scipy

Scipy库依赖于NumPy,它提供便捷和快速的N维向量数组操作。SciPy库的建立就是和NumPy数组一起工作,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如:数值积分和优化。SciPy提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。

Matplotlib

Matlplotlib是Python的一个可视化模块。它让你方便地制作线条图、饼图、柱状图以及其它专业图形。使用Matplotlib,你可以定制所做图表的任一方面。在IPython中使用时,Matplotlib有一些互动功能,如:缩放和平移。它支持所有的操作系统下不同的GUI后端(back ends),并且可以将图形输出为常见地矢量图和图形格式,如:PDF、SVG、JPG、PNG、BMP和GIF等。

Scikit-learn

Scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块。它建立在Scipy之上,提供了一套常用机器学习算法,让使用者通过一个统一的接口来使用。Scikit-learn有助于你迅速地在你的数据集上实现流行的算法。 看一下Scikit-learn中提供的算法列表,你就会马上意识到它包含了许多用于标准机器学习任务的工具,如:聚类、分类和回归等。

更全的列表:IPython, NumPy, SciPy, matplotlib, PyQt4, Spyder, Cython, SWIG, ETS, OpenCV。

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