python语言学习笔记之二

转载自：http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/index.html
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Python科学计算

数值计算库

NumPy为Python提供了快速的多维数组处理的能力，而SciPy则在NumPy基础上添加了众多的科学计算所需的各种工具包，有了这两个库，Python就有几乎和Matlab一样的处理数据和计算的能力了。

NumPy和SciPy官方网址： http://www.scipy.org

NumPy为Python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都进行数组化，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本来需要在Python级别进行的循环，放到C语言的运算中，明显地提高了程序的运算速度。

SciPy的核心计算部分都是一些久经考验的Fortran数值计算库，例如：

线性代数使用LAPACK库
快速傅立叶变换使用FFTPACK库
常微分方程求解使用ODEPACK库
非线性方程组求解以及最小值求解等使用MINPACK库

符号计算库

SymPy是一套进行符号数学运算的Python函数库，虽然它目前还没有到达1.0版本，但是已经足够好用，可以帮助我们进行公式推导，进行符号求解。

SymPy官方网址： http://code.google.com/p/sympy

界面设计

制作界面一直都是一件十分复杂的工作，使用Traits库，你将再也不会在界面设计上耗费大量精力，从而能把注意力集中到如何处理数据上去。

Traits官方网址： http://code.enthought.com/projects/traits

Traits库分为Traits和TraitsUI两大部分，Traits为Python添加了类型定义的功能，使用它定义的traits属性具有初始化、校验、代理、事件等诸多功能。

TraitsUI库基于Traits库，使用MVC结构快速地定义用户界面，在最简单的情况下，你甚至不需要写一句关于界面的代码，就可以通过traits属性定义获得一个可以工作的用户界面。使用TraitsUI库编写的程序自动支持wxPython和pyQt两个经典的界面库。

绘图与可视化

Chaco和matplotlib是很优秀的2D绘图库，Chaco库和Traits库紧密相连，方便制作动态交互式的图表功能。而matplotlib库则能够快速地绘制精美的图表、以多种格式输出，并且带有简单的3D绘图的功能。

Chaco官方网址： http://code.enthought.com/projects/chaco

matplotlib官方网址： http://matplotlib.sourceforge.net

TVTK库在标准的VTK库之上用Traits库进行封装，如果要在Python下使用VTK，用TVTK是再好不过的选择。Mayavi2则在TVTK的基础上再添加了一套面向应用的方便工具，它既可以单独作为3D可视化程序使用，也可以快速地嵌入到用户的程序中去。

Mayavi2官方网址： http://code.enthought.com/projects/mayavi

VTK(Visualization Toolkit)

视觉化工具函式库（VTK， Visualization Toolkit）是一个开放源码，跨平台、支援平行处理（VTK曾用于处理大小近乎1个Petabyte的资料，其平台为美国Los Alamos国家实验室所有的具1024个处理器之大型系统）的图形应用函式库。2005年实曾被美国陆军研究实验室用于即时模拟俄罗斯制反导弹战车ZSU23-4受到平面波攻击的情形，其计算节点高达2.5兆个之多。 -- 摘自维基百科

此外，使用Visual库能够快速、方便地制作3D动画演示，使你的数据结果更有说服力。

Visual官方网址： http://vpython.org

图像处理和计算机视觉

OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。OpenCV提供的Python API方便我们快速实现算法，查看结果并且和其它的库进行数据交换。