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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

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

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

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。

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。

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？

本文向大家介绍Python科学计算之NumPy入门教程，包括了Python科学计算之NumPy入门教程的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 NumPy是Python用于处理大型矩阵的一个速度极快的数学库。它允许你在Python中做向量和矩阵的运算，而且很多底层的函数都是用C写的，你将获得在普通Python中无法达到的运行速度。这是由于矩阵中每个元素的数据类型都是一样的，这也就减少了运算过

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