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Python 在科学计算上的应用非常广泛，包括数学、统计学、图形学……等等，
也是科学计算领域的首选编程语言之一。
这一部分的文章主要是介绍 Python 在科学计算领域常用的库，以及科学计算在日常中可能的实际用例。
常用库介绍
IPython 和 Jupyter Notebook
NumPy
NumPy 是 Python 科学计算生态系统的基础，提供了多维数组操作、线性代数运算、傅立叶变换等
多种数学操作，并且使用 C 编写了其中性能瓶颈部分，大大降低科学计算的使用难度。
Pandas
Pandas 侧重于结构化数据的分析处理，也是 Python 在数据分析领域的杀手应用。
Pandas 本是面向金融数据分析领域的工具，因此出去对一般数据处理功能外，
对于金融数据分析有更好的支持。
Matplotlib
Matplotlib 是最流行的 Python 图表绘制库，在使用各种工具对数据处理后，通常会选用 Matplotlib
作为最终展示工具。如果你只是想绘制图表，完全只需要学会使用这一个库。
Matplotlib 和 IPython （Notebook）之间的结合非常完善。
Scipy
Scipy 包含了众多科学计算标准问题域的包，主要包括数值积分例程和微分方程求解器
scipy.integrate、numpy.linalg 的扩展 scipy.linalg、信号处理工具 scipy.signal、
稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器 scipy.sparse、概率分布、统计相关的 scipy.stats 等等。
