[图灵程序设计丛书].Python科学计算最佳实践_SciPy指南.pdf

节选段落一：
为什么使用SciPy
NumPy 和 SciPy 共同组成了 Python 科学应用生态系统的核心。SciPy 软件库实现了很多用
于科学数据处理的函数，比如用于统计学、信号处理、图像处理和函数优化。SciPy 是建
注 1： 参见图灵社区：http://www.ituring.com.cn/book/1564。——编者注
前言 ｜ xi
立在 NumPy 之上的，NumPy 是 Python 中用于数值型数组计算的库。


节选段落二：
再举个例子，Software Carpentry 是一个专门向科研人员传授计算技能的组织，其中最常用
的语言就是 Python，现在相关课程已经供不应求。
什么是SciPy生态系统
SciPy（读作 Sigh Pie）是一个基于 Python 的用于数学、科学和工程学的开源软
件生态系统。
——http://www.scipy.org
SciPy 生态系统是 Python 包的一个松散集合。本书将介绍以下主要内容。
• NumPy 是 Python 科学计算的基础。它提供了高效的数值数组，并广泛支持数值计算，
其中包括线性代数、随机数和傅里叶变换。


节选段落三：
• scikit-image 提供了能与 SciPy 生态系统其他部分完美集成的图像分析工具。
很多 Python 软件包组成了 SciPy 生态系统的其他部分，本书也会涉及其中一些。虽然本书
重点介绍 NumPy 和 SciPy，但正是因为存在大量与它们紧密关联的软件包，Python 才成为
了科学计算的强大工具。
天翻地覆：从Python 2到Python 3
在使用 Python 的过程中，你应该对哪个 Python 版本更好的争论有所耳闻。或许你对此非
常诧异，难道不是最新版本更好吗？（先剧透一下：确实是最新版本更好。）