适用于科学计算的Python发行版和环境

适用于科学计算的Python发行版和环境

使用Python进行的科学计算采用了普通的通用语言，并使用了一系列模块，每个模块都实现了MATLAB功能的某些方面。因此，使用Python科学编程的经验与MATLAB相比并不太紧密。但是，Python作为一种语言要干净得多。这样吧。

在Python科学计算的基本需要的模块

Numpy

，

Matplotlib

，

SciPy

如果你正在做的3D绘图，然后

Mayavi/VTK

。这些模块都依赖于Numpy。

Numpy
实现一种行为类似于MATLAB数组（即快速矢量计算）的新数组类型。它还定义了执行这些计算的函数负载，这些函数的名称通常与MATLAB中的相似函数相同。

Matplotlib 允许使用与MATLAB非常相似的命令进行二维绘图。Matplotlib还定义了 pylab ，这是一个模块-
只需一次导入-即可将大多数Numpy和Matplotlib函数带入全局名称空间。这对于不想输入大量名称空间前缀的快速/交互式脚本很有用。

SciPy 是排列在SciPy框架下的Python模块的集合，对科学家很有用。拟合例程在SciPy模块中提供。Numpy是Scipy的一部分。

Spyder 是一个桌面IDE（基于QT），可以轻松地模拟MATLAB IDE。它是Python-XY发行版的一部分。

IPython 提供了增强的交互式Python
shell，可用于试用代码，运行脚本以及与结果进行交互。现在可以将其提供给Web界面以及传统控制台。它还嵌入在Spyder IDE中。

发行版

在计算机上运行所有这些模块可能很耗时，因此有一些发行版可以打包它们（以及许多其他模块）。

Python-XY ， WinPython ， Enthought 以及最近的
Anaconda
都是完整的软件包发行版，包括所有核心模块，尽管Spyder并未随附Enthought。

Sage
是另一种编程环境，可以通过Web或通过命令行提供服务，也可以作为一个完整的软件包来使用，其中包括许多其他模块。传统上，它是基于Linux安装的VMWare映像而来的。尽管您是在Sage环境中编写Python的，但它与普通的Python编程有所不同，它基于Python定义了自己的语言和方法。

如果您使用Windows，我将安装WinPython。它安装了您需要的所有内容，包括Scipy和Spyder（这是MATLAB的IMHO的最佳替代品），并且由于它是独立设计的，因此不会干扰您在系统上安装的其他Python。如果您使用的是OSX，最好的方法就是使用Enthought-
可以使用MacPorts单独安装Spyder。对于Linux，您可以分别安装组件（Numpy，SciPy，Spyder，Matplotlib）。

我个人不喜欢Sage方式“隐藏在后台”使用Python，但您可能更喜欢这种方式。