SciPy和NumPy数值计算库
NumPy 的多维数组能力是真的强，ndarray对象用起来贼顺手，不管是图像矩阵、时间序列，还是机器学习里的特征数据都能轻松搞定。你可以直接对整组数据做数学操作，性能比纯 Python 高了不止一点点。
SciPy 的函数库也挺全的，像优化算法、插值、线性代数啥的，它都有现成的 API。比如你想快速做个最小化计算，用scipy.optimize几行代码就能搞定，省时省力。
做信号的同学可以看看scipy.signal，滤波器设计、频域都能搞。还有scipy.ndimage这个图像模块，用来做变换、边缘检测之类也还不错，基本上常用的功能它都给你封装好了。
NumPy 的random模块也不容小看，模拟实验和蒙特卡洛方法那都少不了它。而broadcasting这个特性，能让不同维度的数组也能玩到一块去，避免了大量 reshape 操作，挺省事。
对了，这两个库是互补的，配合用起来事半功倍。如果你搞科学计算、数据或者工程建模，建议这两个都整明白。文档也还算友好，入门不算难。
如果你对 NumPy 有兴趣，可以看看NumPy 多维数组及科学计算应用，讲得挺清楚的。
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