Matlab上成熟的函数库,进行数值计算和绘图很方便，在国内的应用也很广。不过授权也是大问题，所以目前有很多的替代开源实现，在Python上，我目前接触过Scipy(www.Scipy.org)和Matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net/）２个项目。
" SciPy 是一个基于 Python 的项目，它旨在再现 MATLAB 的所有功能，优化其性能并简化与其它软件的集成，同时仍保持完全免费以及至少和 MATLAB 一样易于使用。"
(http://www-128.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-oslab/index.html)
Scipy每年都有SciPy Conference,目前的版本还是04年的0.3.2，需要Python2.3 wxPython2.4 Numeric23等支持。Scipy的结构是scipy_core和scipy_lib两个部分，不过自己编译比较麻烦，要C和Fortran编译器。如果你需要比较完整的Matlab功能支持，可以选择它。建议安装Enhanced Python (http://www.enthought.com/python/) ，一次安装，该有的都有了。
“Matplotlib 是一个由 John Hunter 等开发的，用以绘制二维图形的 Python 模块。它利用了 Python 下的数值计算模块 Numeric 及 Numarray，克隆了许多 Matlab 中的函数， 用以帮助用户轻松地获得高质量的二维图形。Matplotlib 可以绘制多种形式的图形包括普通的线图，直方图，饼图，散点图以及误差线图等；可以比较方便的定制图形的各种属性比如图线的类型，颜色，粗细，字体的大小等；它能够很好地支持一部分 TeX 排版命令，可以比较美观地显示图形中的数学公式。Matplotlib 掌握起来也很容易，由于 Matplotlib 使用的大部分函数都与 Matlab 中对应的函数同名，且各种参数的含义，使用方法也一致，这就使得熟悉 Matlab 的用户使用起来感到得心应手。对那些不熟悉的 Matlab 的用户而言，这些函数的意义往往也是一目了然的，因此只要花很少的时间就可以掌握。”(http://www-128.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-matplotlib/?ca=dwcn-newsletter-linux)
Matplotlib /Pylab，是一个比较轻量级的仿Matlab实现，版本更新也很快，目前最新的是支持Python2.4/2.3的 今年9月发布的0.84,和Python 2.4 wxPython2.6u等新版本的兼容都很好 ,数值计算支持Numeric 和 Numarray,个人建议用Numarray，如果是Numeric，目前最好用23，不用24版本。如果你想使用Python 2.4，并且主要是一些2维图形的开发，Matplotlib就很适合你。
Scipy,Matplotlib,Numeric 和 Numarray，他们一起的组合就成了Python在数值计算绘图方面的利器，而且值得注意的是，他们都有一些共同的开发者，比如John Hunter, Jay T Miller等人,所以在兼容上很好。目前值得关注的还有一个东西就是numpy(http://sourceforge.net/projects/numpy) 上新发布的 scipy_core0.4，个人猜测,这个因该将用于Scipy的新版本和Numarray 的接替,比较scipy0.32的core代码和scipy_core0.4的代码，如果修改代码 ，scipy0.32_lib+scipy_core0.4应该可以用在python2.4上。
原帖：http://www.cnblogs.com/WWW-1/archive/2005/10/21/259023.html
