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python的五大特点：1.简单易学，开发程序时，专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象，与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性，Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性，Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源，Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。
1.numpy（高效多维数据表示）
NumPy数组可以将许多数据处理任务表述为简洁的数组表达式，否则需要编写循环。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。通常矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级，尤其是各种数值计算。
假设我们想要在一组值(网格型)上计算函数sqrt(x^2 + y^2)。np.meshgrid()函数接受两个一维数组，并产生两个二维矩阵，对应于两个数组中所有的(x, y)对。
points = np.arange(-5, 5, 0.01) #1000个间隔相等的点。xs, ys = np.meshgrid(points, points)z = np.sqrt(xs ** 2 + ys ** 2)
2.scipy（数值计算）
Scipy在Numpy的基础上则加了众多的数学计算，科学计算以及工程计算中常用的模块，例如线性代数，常微分方程的数值求解，信号处理，图像处理，系数矩阵等。在本章中，将通过实例介绍Scipy中常用的的一些模块。为了方便读者理解，在示例程序中使用matplotlib，TVTK以及Mayavi等扩展绘制二维以及三维图表。
Scipy的special模块是一个非常完整的函数库，其中包含了基本数学函数，特殊数学函数以及Numpy中出现的所有函数。
伽马（gamma）函数γ时概率统计学中经常出现的一个函数，它计算公式如下：
显然这样计算起来特别的麻烦，幸运的是。scipy.special中有内置的gamma模块。
>>> import scipy.special as S >>> S.gamma(4) 6.0 >>> S.gamma(0.5) 1.7724538509055159 >>> S.gamma(1+1j) (0.4980156681183554-0.15494982830181081j) >>> S.gamma(1000) inf
Γ（z）函数时结成函数在实数和复数系上的扩展，他的增长速度特别的块，1000的阶乘就超过了双精度浮点数的表示范围，因此结果就是无穷大。为了计算更大的范围可以使用gammaln（）计算ln（|Γ（x）|）的只，它使用特殊的算法，能够直接计算Γ函数的对数值，因此可以表示更大的范围。
3.sympy（符号计算）
SymPy是Python的一个数学符号计算库。它目的在于成为一个富有特色的计算机代数系统。它保证自身的代码尽可能的简单，且易于理解，容易扩展。SymPy完全由Python写成，不需要额外的库。
Sympy安装
pip install sympy
4.matplotlib（数据可视化）
Matplotlib，是一个Python的2D绘图库，通过这个库，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率图，条形图，错误图，散点图等等
（1）库的安装和环境的配置
windows下：
py -3 -m pip install matplotlib
linux下：
python3 -m pip install matplotlib
建议配合Jupyter使用。在jupyter notebook中，使用
%matplotlib inline
进入交互页面
（2）设置中文环境
首先引入包：
import numpy as np #之后需要用到 import matplotlib as mpl #设置环境变量 import matplotlib.pyplot as plt #绘图专用 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #绘制3D图1234
为了让图片兼容中文的说明、名字等，这里需要：
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False
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