JScience

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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

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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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

1.3.什么是计算机科学 计算机科学往往难以定义。这可能是由于在名称中不幸使用了“计算机”一词。正如你可能知道的，计算机科学不仅仅是计算机的研究。虽然计算机作为一个工具在学科中发挥重要的支持作用，但它们只是工具。 计算机科学是对问题，解决问题以及解决问题过程中产生的解决方案的研究。给定一个问题，计算机科学家的目标是开发一个算法，一系列的指令列表，用于解决可能出现的问题的任何实例。算法遵循它有限的过

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一位电气工程师最近告诫我不要将GPU用于科学计算（例如，在精度非常重要的情况下），因为它没有像CPU那样的硬件保障。这是真的吗？如果是的话，这个问题在典型的硬件中有多普遍/多严重？

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