python 科學計算基礎庫安裝

1.numpy
NumPy（Numeric Python）是用Python進行科學計算的基本軟件包。 NumPy是Python編程語言的擴展，增長了對大型多維數組和矩陣的支持，以及一個大型的高級數學函數庫來操做這些數組。NumPy提供了許多高級的數值編程工具，如：矩陣數據類型、矢量處理，以及精密的運算庫。專爲進行嚴格的數字處理而產生。

安裝：
若是你的ubuntu中沒有安裝python，請首先安裝python
在終端輸入如下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python-numpy

若是是python3，則將上面的python-numpy換成python3-numpy便可，下面的安裝包同理。
e.g.:

from numpy import *
a = arange(12)
a = a.reshape(3,2,2)
print a

Script output:
[[[ 0 1]
[ 2 3]]

[[ 4 5]
[ 6 7]]

[[ 8 9]
[10 11]]]

2.SciPy
SciPy（發音爲「Sigh Pie」）是開放源碼的數學，科學和工程軟件。 SciPy庫依賴於NumPy，它提供了便捷的N維數組操做。 SciPy庫構建爲與NumPy數組一塊兒工做，並提供了許多用戶友好和高效的數值例程，例如用於數值積分和優化的例程。 它們一塊兒運行在全部流行的操做系統上，安裝快速且免費。 NumPy和SciPy易於使用，但功能強大，足以受到一些世界領先的科學家和工程師的依賴。 若是您須要在計算機上操縱數字並顯示或發佈結果，那麼Scipy就是這項工做的工具。
打開終端，輸入：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python-scipy

 3.pandas
Pandas是一個Python軟件包，提供快速，靈活和富有表現力的數據結構，旨在使「關係」或「標記」數據的工做既簡單又直觀。 它旨在成爲在Python中進行實際的，真實世界的數據分析的基本高級構件。 另外，它具備更普遍的目標，即成爲任何語言中最強大，最靈活的開源數據分析/操做工具。 它已經很好地走向了這個目標。

pandas很是適合許多不一樣類型的數據：
具備異構類型列的表格數據，如在SQL表格或Excel電子表格中。
有序和無序（不必定是固定頻率）的時間序列數據。
具備行列標籤的任意矩陣數據（均勻類型或異類型）。
任何其餘形式的觀測/統計數據集。 數據實際上不須要標記爲放置在pandas數據結構中。

安裝：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python-pandas

 
4.matplotlib
matplotlib是Python編程語言及其NumPy數值數學擴展的繪圖庫。 它提供了一個面向對象的API，用於將繪圖嵌入到使用通用GUI工具包（如wxPython，Qt或GTK +）的應用程序中。 還有一個基於狀態機（如OpenGL）的程序「pylab」接口，其設計與MATLAB很是類似。 SciPy使用matplotlib。

安裝：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python-matplotlib

5.scikit-learn
scikit-learn項目是由David Cournapeau編寫的Google Summer of Code項目scikits.learn開始的。 它的名字源於它是一個「SciKit」（SciPy工具包）的概念，SciPy工具包是SciPy獨立開發和分發的第三方擴展。 最初的代碼庫後來被其餘開發者普遍地重寫了。 在各類scikits中，scikit-learn和scikit-image在2012年11月被描述爲「維護良好和流行」。

安裝：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python-sklearn