数字扩展 | 第二部分 类型与操作 —— 第 5 章: 数字类型 |《学习 python:强大的面向对象编程(第 5 版)》| python 技术论坛-大发黄金版app下载
最后,虽然python核心数字类型为大多数应用提供了许多能力,但还是有一个大型的第三方开源扩展库可用来解决更有针对性的需求。因为数字编程是python的一个流行领域,所以会找到许多高级工具。
比如,如果需要进行认真的数据处理,python的一个名为numpy(数字python)可选插件提供了高级的数字编程工具,如矩阵数据类型,矢量处理,和复杂的计算库。在los alamos和nasa这些地方的狂热的科学编程团队使用python和numpy来实现他们之前在c ,fortran 或 matlab中编码的那种任务。python和numpy的结合常被比作免费的,更灵活版本的matlab——获得numpy的性能,加上python语言和它的库。
因为numpy是如此高级,本书不会进一步讨论它。通过上网查询,可以找到对python中高级数字编程的额外支持,包括图像和绘图工具,扩展的精度浮点,统计库和流行的scipy包。还要注意numpy当前是一个可选的扩展;它不和python安装在一起,必须单独安装,然而如果对这个领域足够关注,去上网查询的话,你很可能想要这么做。