Python 中的科学计算建立在一小个包的核心之上：
Python，一种通用编程语言。它被解释和动态键入，非常适合交互式工作和快速原型，同时强大到足以写大应用程序。
数字计算的基本包NumPy。它定义了数字阵列和矩阵类型以及它们的基本操作。
SciPy 库是数值算法和域特定工具箱的集合，包括信号处理、优化、统计等。
Matplotlib是一个成熟且受欢迎的绘图包，提供出版物质量的二维绘图以及基本的 3D 绘图。
在此基础上，SciPy 生态系统包括用于数据管理和计算、生产性实验和高性能计算的一般和专业工具。下面，我们概述了一些关键包，虽然有更多的相关包。
数据和计算：
pandas，提供高性能，易于使用的数据结构。
SymPy，用于象征性的数学和计算机代数。
NetworkX是分析复杂网络的工具集合。
scikit-image是用于图像处理的算法集合。
scikit-learn是机器学习算法和工具的集合。
生产力和高性能计算：
IPython，一个丰富的交互式界面，让您快速处理数据和测试想法。
Jupyter笔记本在 Web 浏览器中提供 IPython 功能等功能，允许您以易于重现的形式记录计算。
Cython扩展了 Python 语法，以便您可以方便地构建 C 扩展，无论是加快批判代码还是与 C/C++ 库集成。
dusk、joblib或IPyParallel用于分布式处理，重点是数字数据。
质量保证：
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