Python科学计算和可视化简介

矩阵的概念

由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。记作

矩阵运算在科学计算中非常重要 ，而矩阵的基本运算包括矩阵的加法，减法，数乘，转置，共轭和共轭转置

相关标准库和扩展库

用于数据分析、科学计算与可视化的扩展模块主要有：numpy、scipy、pandas、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV。

• numpy：科学计算包，支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成，并可与C++/Fortran语言无缝结合。树莓派Python v3默认安装已经包含了numpy。

• scipy：scipy依赖于numpy，提供了更多的数学工具，包括矩阵运算、线性方程组求解、积分、优化、插值、信号处理、图像处理、统计等等。

• matplotlib模块依赖于numpy模块和tkinter模块，可以绘制多种形式的图形，包括线图、直方图、饼状图、散点图、误差线图等等，图形质量可满足出版要求，是数据可视化的重要工具。

• pandas（Python Data Analysis Library）是基于numpy的数据分析模块，提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需要的工具，可以说pandas是使得Python能够成为高效且强大的数据分析环境的重要因素之一。

安装包的下载

大量科学扩展库安装包下载：

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

enthought科学计算解决方案：

https://www.enthought.com/

anaconda3下载

https://www.continuum.io/downloads/

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