Zerstorung durch Fortschritte der Technologie

一、搭建平台环境         自己动手搭建Python科学计算平台，逐个下载安装各个模块毕竟是一个麻烦的事情。Python(x,y)项目想我们之所想，急我们之所急，将科学计算常用的工具进行打包，组成一个发行版。（在Python(x,y)的项目主页有项目介绍、入门指导和下载入口。网址：http://code.google.com/p/pythonxy/）

按：在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的。没有理论的基础，讲再多的应用都是空中楼阁。本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容。先回顾这部分理论基础，然后给出MATLAB，继而给出Python的处理。个人感觉，因为Python是面向对象的，操纵起来会更接近人的正常思维；而MATLAB大多是以函数实现的，是向对象施加的一个操作。比如，A是一个矩阵，它有一个属性attr。用Python更可

MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。使用 MATLAB，您可以较使用传统的编程语言（如 C、C++ 和 Fortran）更快地解决技术计算问题。（官网：http://www.mathworks.com/matlabcentral/linkexchange/links/1573-matlab-科学计算语言）

一、一般概念 图形系统就是用来实现所谓的可视化的。在学习具体的命令之前，先了解一个可视化的图形具有哪些特征，以及这些特征具有什么关系。有了一个宏观的了解之后，记住几个核心的命令，等遇到具体问题时候查询相关文档或者查看类似图形别人的代码即可。就以我们在纸上作图作为比拟： 首先，我们需要一张白纸。这张白纸，就是一个所谓的figure。我们可以给这个figure取一个名字，写在这张纸的正中间

1. 用Python(x,y)，打开Spyder 2. import numpy as np 3. a = np.array([1,2,3,4]) #创建一维度数组 4. a.tofile("d:/a.bin",sep=" ",format="%d") #保存至指定目录，用法a.tofile(fid, sep=””, format=”%s”)，fid目录名，sep分隔符，format为数