提到科学计算，可能大家马上就想到matlab、maple等，或者scilab、octave、R、gnuplot等开源的软件。
这些软件各有其优缺点。然而，就算我们只需要其中某个功能，往往也需要耗费大量时间和精力去安装软件，并系统学习。统一语法成了众望所归。
强大的python库，几乎能满足你所有的应用要求（有点夸张了），让你从此不再需要为了某种工具而学习其语法。各种库紧密围绕在python周围，共同编织美好的明天。
科研离不开科学计算，写论文离不开数据可视化。下面列出了小博选用的python库，帮助你解决科学计算以及数据可视化这两个问题。
python--优雅的编程语言
matplotlib--SourceForge最佳项目，python的2D绘图库
mayavi2--python的3D绘图库
sympy---python符号计算库numpy 和 scipy --python数值计算库
简介
1、numpy and scipy：numpy提供了矩阵和向量类，而scipy依赖numpy，它封装了科学计算的算法。简单的说，numpy提供对象，scipy提供了算法。
2、matplotlib：绘图功能基本上可以与matlab媲美。它的特色是可以嵌入类似tex语言的数学公式，直接对图添加数学公式。
这个功能很好地解决了想对图的标题添加上下标的问题。
matlab绘图很方便，但选择matplotlib的一个重要原因是，matplotlib画的图很漂亮。可能是我matlab太差吧，同样是默认绘图参数，matplotlib绘制的图看起来就是舒服许多，曲线非常平滑，没有锯齿。
matplotlib的文档和demo图都非常丰富。如果你要绘制二维图形，先到它网上去寻找一个漂亮的图，稍微修改一下代码，就能画出非常专业的二维图。
3、mayavi2 ：绘制的三维图非常好看，我第一次看到它绘制的向量场图，那种惊讶之状无法形容。
4、sympy：符号计算库，函数名称类似maple。
以上介绍的库的文档非常丰富，要学习它们只需要认真看文档就行了。它们文档结构很好，便于查找，临时抱佛脚可能效果也很显著，毕竟完成了任务就ok了。
一个一个库去安装费时费力，已经有人将它们都集成到一起，比如python(x,y)。python(x,y)的语言环境类似matlab，主要面向科学家，使用起来非常方便，最重要的是它免费。网上有下载，google一下吧。
小博发现python portable 软件也内置了许多库，可能是mayavi2体积太大就没包含它，但是已经够用了。
你可以把它解压到U盘中，将它插到没有安装python的机器中照样可以运行python、画二维图.....。软件大概60多M，网上有下载，选择2.5版的下载。
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