<p>使用Python的科学计算采用了一种普通的语言,并在一堆模块上进行了移植,每个模块都实现了MATLAB功能的某些方面。因此,使用Python科学编程的经验是有点不确定的c.f.MATLAB。然而,Python作为一种语言要干净得多。就这样。</p>
<p>Python中科学计算所必需的基本模块是<code>Numpy</code>、<code>Matplotlib</code>、<code>SciPy</code>,如果您正在进行3d绘图,那么<code>Mayavi/VTK</code>。这些模块都依赖于Numpy。</p>
<p><strong>Numpy</strong>实现了一种新的数组类型,其行为类似于MATLAB数组(即快速向量计算)。它还定义了执行这些计算的函数负载,这些计算通常与MATLAB中的类似函数命名相同。</p>
<p><strong>Matplotlib</strong>允许使用与MATLAB非常相似的命令进行二维绘图。Matplotlib还定义了pylab,它是一个模块,只需一次导入,就可以将大部分Numpy和Matplotlib函数引入全局名称空间。这对于不希望键入大量名称空间前缀的快速/交互式脚本非常有用。</p>
<p><strong>SciPy</strong>是排列在SciPy伞下的Python模块的集合,对科学家很有用。装配程序在SciPy模块中提供。纽比是西皮的一部分。</p>
<p>Spyder是一个桌面IDE(基于QT),它试图松散地模拟MatlabIDE。它是Python XY发行版的一部分。</p>
<p><strong>IPython</strong>提供了一个增强的交互式Python shell,可用于尝试代码、运行脚本和与结果交互。它现在可以服务于web界面和传统控制台。它也嵌入到Spyder IDE中。</p>
<h2>分配</h2>
<p>让所有这些模块在您的计算机上运行可能会非常耗时,因此有一些发行版可以为您打包它们(加上许多其他模块)。</p>
<p><strong>Python XY</strong>,<strong>WinPython</strong>,<strong>enthough</strong>和最近的<strong><a href="https://store.continuum.io/cshop/anaconda/" rel="noreferrer">Anaconda</a></strong>都是包含所有核心模块的完整包发行版,尽管enthough并不随Spyder一起提供。</p>
<p><strong>Sage</strong>是另一个通过web或命令行提供服务的编程环境,也是一个包含许多其他模块的完整包。传统上,它是一个基于Linux安装的VMWare映像。尽管您是在Sage环境中编写Python,但它与普通的Python编程有点不同,它定义了自己的语言和基于Python的方法。</p>
<p>如果你使用Windows,我会安装WinPython。它可以安装您需要的所有东西,包括Scipy和Spyder(这是Python IMHO的最佳替代品),并且因为它是独立的,所以不会干扰您系统上的其他Python安装。如果你在OSX上,热情可能是最好的方式去-Spyder可以单独安装使用例如MacPorts。对于Linux,可以分别安装组件(Numpy、SciPy、Spyder、Matplotlib)。</p>
<p>我个人不喜欢用“隐藏在引擎盖下”的方式处理Python,但您可能更喜欢这样。</p>