如何给python加载科学计算库
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Scipy高级科学计算库：和Numpy联系很密切，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算、统计分析，所以可以说是基于Numpy之上了。
Scipy库的安装（推荐学习：Python视频教程）
pip install scipy
Scipy有很多子模块可以应对不同的应用，例如插值运算，优化算法等等。SciPy则是在NumPy的基础上构建的更为强大，应用领域也更为广泛的科学计算包。正是出于这个原因，SciPy需要依赖NumPy的支持进行安装和运行。
SciPy是世界上著名的Python开源科学计算库，建立在Numpy之上。它增加的功能包括数值积分、最优化、统计和一些专用函数。 SciPy函数库在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。
SciPy 是基于Numpy构建的一个集成了多种数学算法和方便的函数的Python模块。通过给用户提供一些高层的命令和类，SciPy在python交互式会话中，大大增加了操作和可视化数据的能力。通过SciPy，Python的交互式会话变成了一个数据处理和一个system-prototyping环境，足以和MATLAB，IDL，Octave，R-Lab，以及SciLab抗衡。 更重要的是，在Python中使用SciPy，还可以同时用一门强大的语言————Python来开发复杂和专业的程序。用SciPy写科学应用，还能获得世界各地的开发者开发的模块的帮助。从并行程序到web到数据库子例程到各种类，都已经有可用的给Python程序员了。这些强大的功能，SciPy都有，特别是它的数学库。
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1.安装
安装Python2.7: hownloads/release/python-2712/ 根据电脑配置选择合适版本下载安装。
安装过python之后，Python27\Scripts有pip.exe，在Python27\Scripts文件夹下运行cmd（点击Shift+右键），可以用pip安装其他包。
1. 安装科学计算库
pip install jupyter
pip install pandas
pip install numpy
pip install matplotlib
pip install seaborn
pip install scikit-learn
2. 用上述方式安装scipy不成功，可以这样：在ci.e/~gohlke/pythonlibs/下载合适的whl包，pip install <拖入下载到的scipy包>。安装后import scipy若提示缺少numpy+MKL，可以pip uninstall numpy，再下载numpy+MKL的whl包，pip install *.whl。
检测安装是否成功，打开Python的shell，输入：
import matplotlib
import numpy
import scipy等，若不报错，就安装成功。
比如生成一个y=x的直线：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()1234
测试scikit-learn安装成功与否，下载代码plot_ols.py，运行得到：
上述是我采用的安装方式，过程比较顺利，除了pip，还有其他的方式哈：
1. 用easy_install安装，但是这种方法卸载不方便，不推荐。
2. 用anaconda的conda命令，好像也很常用，因为conda会安装或者更新一些依赖库，但是pip未必。有兴趣的可以试试。
2. 科学计算库的使用
综合：
1. 遇到Numpy陌生函数，查询用法
2. pandas教程及API
pandas读取csv文件，提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
3. Matplotlib Tutorial(译)
是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。
数据可视化：
1. Seaborn tutorial
Seaborn模块自带许多定制的主题和高级的接口，来控制matplotlib图表的外观。
机器算法：
1. scikit-learn
scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理，机器学习模型非常丰富，包括SVM，决策树，GBDT，KNN等等，可以根据问题的类型选择合适的模型，具体可以参考官方网站上的文档。
