Python笔记_第五篇_Python数据分析基础教程_前言

1. 前言：

　　本部分会讲解在Python环境下进行数值运算。以NumPy为核心，并讲解其他相关库的使用，诸如Matplotlib等绘图工具等。

　　C、C++和Forttran等变成语言各有各的优势，但是他们不是交互式语言，并且被很多人认为过于复杂。常见的商业产品还有Matlab、Maple和Mathematica。这些产品提供了强大的脚本语言，但和通用编程语言比起来，功能依然有限。另外还有一些类似于Matlab的开源工具，如R、GNU Octave和Siclab。显然，作为编程语言，他们都不如Python强大。

　　NumPy的大部分语言是用C来写的，和Matlab一样都调用了系统中的LAPACK库。（LAPACK是一个非常著名的数值计算库，最初使用Fortran写成的）。这使得NumPy比纯Python代码高效很多。NumPy同样支持C语言的API，并且允许在C源码上做更多的功能拓展。

　　但是如果你是用的Jython的话，无法调用NumPy，一万大不符NumPy模块是用C语言实现的。Jython运行在Java的虚拟机上面。

 

2. NumPy的由来：

　　NumPy 的前身是Numeric。Numeric是最早发布于1995年，如今已经废弃。由于种种原因，不管是Numeric还是NumPy都没能够进入Python标准库，需要三方安装。期初NumPy其实是SciPy的一部分，后来才从SciPy中分离出来。如今，SciPy在处理数组和矩阵时会调用Numpy。

 

3. 我们大体需要的库如下：

　　Python

　　NumPy

　　SciPy

　　Matplotlib

　　Pyganme

　　IPython

　　其他

 

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