python包学习：-了解

本节先做一些了解。

numpy

参考：NumPy使用 NumPy 教程

NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。

scipy

参考：SciPy 教程

SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。
Scipy 是基于 Numpy 的科学计算库，用于数学、科学、工程学等领域，很多有一些高阶抽象和物理模型需要使用 Scipy。
Scipy 是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等。
SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。

ipython

参考：Python中使用ipython的详细教程

ipython是一个非常流行的python解释器，比python解释器好用很多。
有很多优势：
（1）历史记录自动保存：保存在history.sqlite文件下：可用“”、“”、“”调用最近三次记录；
（2）支持tab补全
（3）通过“？”显示对象签名、文档字符串、代码位置，通过“？？”显示源代码
（4）过“！”调用系统命令，如“！uptime”；
（5）有很多magic函数，可通过使用%lsmagic枚举；

     %run：运行python文件
     %edit：使用编辑器打开当前函数编辑
     %save：把某些历史记录保存到文件
     %debug：激活debug程序
	 ....

（6）有很多快捷键
（7）有扩展宏系统、storemagic持久化宏、变量、别名；以及autoreload自动重载等功能

安装和使用

（1）安装

pip install ipython
ipython

（2）使用
参考即可

matlab

是MatLab软件，其中包含了很多计算库。
numpy与matlib的比对：https://www.numpy.org.cn/user/numpy_for_matlab_users.html#介绍

matplotlib

参考：Matplotlib 教程

Matplotlib 是 Python 的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。
Matplotlib 可以用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。
Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画图工具，我们可以使用该工具将很多数据通过图表的形式更直观的呈现出来。
Matplotlib 可以绘制线图、散点图、等高线图、条形图、柱状图、3D 图形、甚至是图形动画等等。