python/pip/numpy/scipy（简介及区分）

pip 是一个现代的，通用的 Python 包管理工具。提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。

官方提供的pip 示例：

$ pip install requests

$ pip search xml

$ pip show beautifulsoup4

$ pip uninstall requests

 

Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。

其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。

如果接触过matlab、scilab，那么numpy很好入手。 在以下的代码示例中，总是先导入了numpy：

>>> import numpy as np
>>> print np.version.version

 

scipy包包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱，像插值，积分，优化，图像处理，特殊函数等等。

scipy可以与其它标准科学计算程序库进行比较，比如GSL(GNU C或C++科学计算库)，或者Matlab工具箱。

scipy是Python中科学计算程序的核心包;它用于有效地计算numpy矩阵，来让numpy和scipy协同工作。

在实现一个程序之前，值得检查下所需的数据处理方式是否已经在scipy中存在了。

它的不同子模块相应于不同的应用：

模块	功能
scipy.cluster	矢量量化 / K-均值
scipy.constants	物理和数学常数
scipy.fftpack	傅里叶变换
scipy.integrate	积分程序
scipy.interpolate	插值
scipy.io	数据输入输出
scipy.linalg	线性代数程序
scipy.ndimage	n维图像包
scipy.odr	正交距离回归
scipy.optimize	优化
scipy.signal	信号处理
scipy.sparse	稀疏矩阵
scipy.spatial	空间数据结构和算法
scipy.special	任何特殊数学函数
scipy.stats	统计