python 科学计算基础库安装

1.numpy
NumPy(Numeric Python)是用Python进行科学计算的基本软件包。 NumPy是Python编程语言的扩展,增加了对大型多维数组和矩阵的支持,以及一个大型的高级数学函数库来操作这些数组。NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。

安装:
如果你的ubuntu中没有安装python,请首先安装python
在终端输入以下命令:

如果是python3,则将上面的python-numpy换成python3-numpy即可,下面的安装包同理。
e.g.:

2.SciPy
SciPy(发音为”Sigh Pie”)是开放源码的数学,科学和工程软件。 SciPy库依赖于NumPy,它提供了便捷的N维数组操作。 SciPy库构建为与NumPy数组一起工作,并提供了许多用户友好和高效的数值例程,例如用于数值积分和优化的例程。 它们一起运行在所有流行的操作系统上,安装快速且免费。 NumPy和SciPy易于使用,但功能强大,足以受到一些世界领先的科学家和工程师的依赖。 如果您需要在计算机上操纵数字并显示或发布结果,那么Scipy就是这项工作的工具。
打开终端,输入:

3.pandas
Pandas是一个Python软件包,提供快速,灵活和富有表现力的数据结构,旨在使”关系”或”标记”数据的工作既简单又直观。 它旨在成为在Python中进行实际的,真实世界的数据分析的基本高级构件。 另外,它具有更广泛的目标,即成为任何语言中最强大,最灵活的开源数据分析/操作工具。 它已经很好地走向了这个目标。

pandas非常适合许多不同类型的数据:
具有异构类型列的表格数据,如在SQL表格或Excel电子表格中。
有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。
具有行列标签的任意矩阵数据(均匀类型或异类型)。
任何其他形式的观测/统计数据集。 数据实际上不需要标记为放置在pandas数据结构中。

安装:

4.matplotlib
matplotlib是Python编程语言及其NumPy数值数学扩展的绘图库。 它提供了一个面向对象的API,用于将绘图嵌入到使用通用GUI工具包(如wxPython,Qt或GTK +)的应用程序中。 还有一个基于状态机(如OpenGL)的程序”pylab”接口,其设计与MATLAB非常相似。 SciPy使用matplotlib。

安装:

5.scikit-learn
scikit-learn项目是由David Cournapeau编写的Google Summer of Code项目scikits.learn开始的。 它的名字源于它是一个”SciKit”(SciPy工具包)的概念,SciPy工具包是SciPy独立开发和分发的第三方扩展。 最初的代码库后来被其他开发者广泛地重写了。 在各种scikits中,scikit-learn和scikit-image在2012年11月被描述为”维护良好和流行”。

安装:

Original: https://www.cnblogs.com/lvchaoshun/p/10842381.html
Author: 白菜菜白
Title: python 科学计算基础库安装

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