NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，它提供了多维数组对象， 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， 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。 接下来介绍和讨论高效的装载，存储和处理Python中内存数据的技巧。 这个主题非常广泛...
在 scipy 中，有 weave 模块，使用 C++ 语言加快局部代码的运行速度。 Python作为动态语言其功能虽然强大，但是在数值计算方面有一个最大的缺点：速度不够快。 在Python级别的循环和计算的速度只有C语言程序的百分之一。因此才有了NumPy, SciPy这样的函数库， 将高度优化的C、Fortran的函数库进行包装，以供Python程序调...
SymPy 是一个纯 Python 编写的符号计算库，专注于数学表达式的符号推导、化简和解析解计算。 与数值计算库（如 NumPy/SciPy）不同，SymPy 直接处理符号表达式而非数值近似， 适用于公式推导、理论建模和精确数学分析。
Matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。 而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备，并且 Gallery页面中有上百幅示例图，打开之后都有源程序。 因此如果需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。
Seaborn 是一个开源的、BSD 许可的 Python 库，提供高级 API 以使用 Python 编程语言可视化数据。 本教程将学习 Seaborn 的基础知识和各种功能。 它对从事数据分析工作的人特别有用。 学习 Seaborn 需要对计算机编程术语有基本的了解。 对 Python 和任何编程语言有基本的了解者优先。 Seaborn 库建立在 Matplotlib 之...
Pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库，为Python编程语言提供了高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。 Pandas应用广泛，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。 在本教程中，将学习Python Pandas的各种功能以及如何在实践中使用它们。 Python Pandas的官方网站是： https://pandas.pyda...
为了方便学习Python语言，基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开，对照书中内容进行学习，在线编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面直接编写，便于作及时的说明和解释。
在数据科学、机器学习及深度学习的领域里，Jupyter是一个强大的工具，它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体，让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展，Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中，从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。