1.如何安装numpy和scipy
2.ubuntu下安装numpy和scipy正确方法
3.翻译搬运SciPy-Python科学算法库
4.Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
5.如何在mac上安装python

如何安装numpy和scipy

       NumPy是一个定义了数值数组和矩阵类型和它们的基本运算的语言扩展。

       SciPy是一种使用NumPy来做高等数学、信号处理、优化、统计和许多其它科学任务的语言扩展。

       å­¦ä¹ è¿™ä¸¤ä¸ªå·¥å…·çš„话，官方有很详细的文档和教程来帮助入门：我是传送门

       å¦å¤–，还有一本书《NumPy and SciPy》，很薄，才页：我是传送门

       å¦‚何安装NumPy和SciPy

       ä¹‹æ‰€ä»¥å†™è¿™ç¯‡æ–‡ç« ä¸»è¦æ˜¯å› ä¸ºSciPy官网貌似强推安装基于Python的庞大软件（Software Distribution），但是安装这些软件一般就要删除之前的Python，有点太伤筋动骨了，之后找了好久才在官网的角落找到了SciPy的干净的扩展包= =.. 这篇文章就当给后人某个方便吧

       å®‰è£…NumPy和SciPy有两种方法:

       ç¬¬ä¸€ç§æ–¹æ³•æ˜¯å®‰è£…基于Python开发的完整的软件（Software Distribution），这些软件里一般继承了很多python扩展包，还有一些其他的实用的的工具，比如IPython，Spyder等。这种方法的有点就是简单，一劳永逸，傻瓜式安装，就跟安装普通的程序一样，并且一下就安装了很多扩展包；缺点就是体积略大，一般要删除之前的纯净版Python，因此之前如果有东西（比如Python的IDE）的配置是基于之前的纯净版Python的话，就需要重新配置了。当然这些也都很简单，新安装的Python一般就在这些软件的某个文件夹里。

       SciPy的官网就有这些软件的安装地址，链接在这里：我是传送门

       å…¶ä¸­Python(x,码安y)貌似比较有名，国内有人还基于这个软件写了本科学计算的书，叫《Python科学计算》

       å¤§å®¶å–œæ¬¢å“ªä¸ªå°±ä¸‹å“ªä¸ªå¥½å•¦~

       ç¬¬äºŒç§æ–¹æ³•æ˜¯å®‰è£…Python扩展包，由于SciPy是基于NumPy的，所以需要先安装NumPy，再安装SciPy。这种方法稍微麻烦一点，但是也能在分钟内搞定（不算下载时间）。优点就是安装的东西体积小，也不用伤筋动骨的删以前的Python

       NumPy下载链接在这里：我是传送门

       Windows系统的话直接下对应的exe文件就好，点开就直接装了，简单易行。Linux系统就要下载tar包了，然后cd到对应目录执行python setup.py build, python setup.py install应该就可以了（没试过，不过一般都这样）

       SciPy下载链接在这里：源码包，可执行文件

       Windows下直接下载可执行文件，直接就能装了。Linux下还是要下源码包，然后用上面的方法安装（同没试过，不过应该是这样）

       æµ‹è¯•æ˜¯å¦å®‰è£…成功：

       NumPy的话，在IDLE里面执行importnumpy，如果没报错一般就安装好了

       SciPy的话，在IDLE里面执行importscipy，如果没报错一般就安装好了

ubuntu下安装numpy和scipy正确方法

       NumPy是用Python进行科学计算的基本软件包，它提供了大型多维数组和矩阵的码安支持，以及一个高级数学函数库进行数组操作。码安NumPy包括矩阵数据类型、码安矢量处理和精密运算库，码安专为严格的码安一键玩源码分享数字处理而设计。

       要安装NumPy，码安请首先确保您的码安Ubuntu系统中已安装Python。如果没有，码安请在终端中输入以下命令进行安装：

       pip install numpy

       SciPy是码安开放源码的数学、科学和工程软件库，码安依赖于NumPy。码安SciPy库提供了N维数组操作的码安便捷工具，并与NumPy数组协同工作。码安它包含用户友好且高效的码安数值例程，如数值积分和优化，适用于各种操作系统。NumPy和SciPy易于使用且功能强大，受到众多科学家和工程师的啤酒乐园源码信赖。

       要安装SciPy，请在终端中输入以下命令：

       pip install scipy

       在安装NumPy和SciPy的过程中，可能会遇到网络速度慢或遇到防火墙限制的情况。此时，直接使用pip安装或源码安装可能会面临挑战。本文推荐的安装方式通常较为可靠。

翻译搬运SciPy-Python科学算法库

       SciPy，Python中的科学算法库，提供了广泛的mongodb samus 源码功能以解决各类专业领域的挑战。它建立在基础的NumPy库之上，为数值计算、线性代数、优化问题、积分、微分方程求解以及统计分析等提供了丰富工具。以下是其核心功能的概述：

       特殊函数：包括贝塞尔函数在内的大量数学函数，为物理学问题的计算提供便利。

       数值积分：涵盖单重、整站源码小偷二重甚至三重积分，可用于描述复杂物理过程，如复摆运动和阻尼振动。

       常微分方程求解：使用odeint函数处理，例如复摆和阻尼谐波振荡器的模拟。

       傅里叶变换：通过FFTPACK库实现，适用于信号分析和频域计算。

       线性代数：支持矩阵运算、特征值和特征向量计算，犬舍源码以及稀疏矩阵处理。

       最优化：处理函数极值和零点问题，如单变量函数最小值的寻找。

       插值：用interpolate函数实现数据的简单和高阶插值。

       统计分析：提供各种分布的计算和统计检验，如均值和分布的比较。

       查阅更多详细内容，可以访问SciPy的官方网站scipy.org、官方教程docs.scipy.org或查看源代码github.com/scipy/scipy。探索这些工具，将有助于深化对Python科学计算的理解。

Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）

       T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前，需确保数据符合正态分布，并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。

       实现T检验的Python代码如下：

       python

       import numpy as np

       import scipy.stats as stats

       # 示例数据

       data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

       data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

       # 独立样本T检验

       t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)

       print(f"T统计量：{ t_statistic}")

       print(f"显著性水平：{ p_value}")

       # 根据p值判断差异显著性

       if p_value < 0.:

        print("两个样本的均值存在显著差异")

       else:

        print("两个样本的均值无显著差异")

       运行上述代码，将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断，若p值小于0.，则可认为两个样本的均值存在显著差异；否则，认为两者均值无显著差异。

       实现效果

       根据上述代码，执行T检验后，得到的输出信息如下：

       python

       T统计量：-0.

       显著性水平：0.

       根据输出结果，T统计量为-0.，显著性水平为0.。由于p值大于0.，我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.时，两个样本的均值无显著差异。

如何在mac上安装python

       ã€€ã€€å®‰è£…前必须知道的工作：

       ã€€ã€€1、MAC OS 一般都自带 MAC Python，Apple自己扩展的版本。例如，Lion是位Python版本，自带与Objctive C库的接口模块以及Apple系统的接口模块。但安装第三方与C、Fortran等相关的的Python模块时，就必须从源码编译或使用专门编译的位二进制发行版。

       ã€€ã€€2、安装Python官方程序。从兼容的角度，Mac上可以安装官方2.X版本。官方程序对MAC的支持和UNIX是一样的，但与第三方模块的兼容性无疑会更有保障。通常可以直接安装许多二进制发行版。

       ã€€ã€€3、本文关注在MAC Python上安装Scipy等模块。如果你使用官方Python版本，请直接访问官方网站。

       ã€€ã€€å®‰è£…工作：

       ã€€ã€€1、安装gFortran。由于部分库函数是用Fortran实现的，所以要安装与Xcode4.2兼容的Fortran编译器。目前，没有官方版本，请在这里下载。安装后就可以使用gFortran了。如果你使用Xcode4.1或以前版本，请直接按Scipy官方网页指令安装。

       ã€€ã€€2、自己从源代码编译，通常会需要解决太多问题。已有人编译了实用于Lion和雪豹的位版本，网页这里。在命令行中使用如下命令下载：

       ã€€ã€€$ git clone git://github.com/fonnesbeck/ScipySuperpack

       ã€€ã€€ä¸‹è½½ç›®å½•ä¸­åŒ…含安装脚本和一组*.egg文件。

       ã€€ã€€3、使用BBEdit或其他文本编辑工具编辑install_superpack.sh，删除安装Fortran的那段脚本。然后保存。

       ã€€ã€€4、在命令行中使用如下命令：

       ã€€ã€€$ sh install_superpack.sh

       ã€€ã€€è¾“å…¥y。 （不要输入n！！！和网页上说明的不一样）

       ã€€ã€€è¾“入你的开机密码（管理员权限），然后就自动安装好了。

       ã€€ã€€5、测试。输入python

       ã€€ã€€>>>import numpy as np

       ã€€ã€€>>>np.test('full')

       ã€€ã€€>>>import scipy

       ã€€ã€€>>>scipy.test()

       ã€€ã€€æ³¨æ„ï¼šæœ‰ä¸€äº›failure。