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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 最近在做eeglab计算的时候遇到了如下报错：newPath = fullfile(tmpPath, ‘maybe-missing’, ‘freemat3.5’); 具体表现需要移除eeglab路径才可用，且一旦路径切回工作区亦报错 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 探究
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Python 在科学计算上的应用非常广泛，包括数学、统计学、图形学……等等， 也是科学计算领域的首选编程语言之一。 这一部分的文章主要是介绍 Python 在科学计算领域常用的库，以及科学计算在日常中可能的实际用例。 常用库介绍 IPython 和 Jupyter Notebook NumPy NumPy 是 Python 科学计算生态系统的基础，提供了多维数组操作、线性代数运算、傅立叶变换等 多
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1.1 为什么是Python？ 1.1.1 科学家的需求 获得数据（模拟，实验控制） 操作及处理数据 可视化结果... 理解我们在做什么！ 沟通结果：生成报告或出版物的图片，写报告 1.1.2 要求 对于经典的数学方法及基本的方法，有丰富的现成工具：我们不希望重新编写程序去画出曲线、傅立叶变换或者拟合算法。不要重复发明轮子！ 易于学习：计算机科学不是我们的工作也不是我们的教育背景。我们想要在几分钟
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Jupyter Notebooks 你可以按[shift] + [Enter]或按菜单中的“播放”按钮来运行单元格。 在function(后面按[shift] + [tab]，可以获得函数或对象的帮助。 你还可以通过执行function?获得帮助。 NumPy 数组 操作numpy数组是 Python 机器学习（或者，实际上是任何类型的科学计算）的重要部分。 对大多数人来说，这可能是一个简短的回顾
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Numpy 是 Python 科学工具栈的基础。它的目的很简单：在一个内存块上实现针对多个条目（items）的高效操作。了解它的工作细节有助于有效的使用它的灵活性，使用有用的快捷方式，基于它构建新的工作。
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本书全面而详细地阐述了计算机科学的理论基础，从抽象概念的机械化到各种数据模型的建立，用算法、数据抽象等核心思想贯穿各个主题，很好地兼顾了学科广度和主题深度，帮助读者培养计算机领域的大局观，学习真正的计算机科学。
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scipy 包含许多专注于科学计算中的常见问题的工具箱。它的子模块对应于不同的应用，比如插值、积分、优化、图像处理、统计和特殊功能等。 scipy 可以与其他标准科学计算包相对比，比如GSL (C和C++的GNU科学计算包), 或者Matlab的工具箱。scipy是Python中科学程序的核心程序包；这意味着有效的操作 numpy 数组，因此，numpy和scipy可以一起工作。 在实现一个程序前