SciPy (pronounced “Sigh Pie”) is open-source software for mathematics, science, and engineering. The SciPy library depends on NumPy, which provides ...SkiptomaincontentSwitchtomobileversionSearchPyPISearchscipy1.7.1pipinstallscipyCopyPIPinstructionsLatestversionReleased:Aug2,2021SciPy:ScientificLibraryforPythonNavigationProjectdescriptionReleasehistoryDownloadfilesProjectlinksHomepageDownloadSourceCodeDocumentationBugTrackerStatisticsGitHubstatistics:Stars:Forks:Openissues/PRs:ViewstatisticsforthisprojectviaLibraries.io,orbyusingourpublicdatasetonGoogleBigQueryMetaLicense:BSDLicense(BSD)Maintainer:SciPyDevelopersRequires:Python>=3.7,<3.10Maintainersev-brmatthew.brettpvrgommersrkernteoliphanttreddyClassifiersDevelopmentStatus5-Production/StableIntendedAudienceDevelopersScience/ResearchLicenseOSIApproved::BSDLicenseOperatingSystemMacOSMicrosoft::WindowsPOSIXPOSIX::LinuxUnixProgrammingLanguageCPythonPython::3Python::3.7Python::3.8Python::3.9TopicScientific/EngineeringSoftwareDevelopment::LibrariesProjectdescriptionProjectdetailsReleasehistoryDownloadfilesProjectdescriptionSciPy(pronounced“SighPie”)isopen-sourcesoftwareformathematics,science,andengineering.TheSciPylibrarydependsonNumPy,whichprovidesconvenientandfastN-dimensionalarraymanipulation.TheSciPylibraryisbuilttoworkwithNumPyarrays,andprovidesmanyuser-friendlyandefficientnumericalroutinessuchasroutinesfornumericalintegrationandoptimization.Together,theyrunonallpopularoperatingsystems,arequicktoinstall,andarefreeofcharge.NumPyandSciPyareeasytouse,butpowerfulenoughtobedependeduponbysomeoftheworld’sleadingscientistsandengineers.Ifyouneedtomanipulatenumbersonacomputeranddisplayorpublishtheresults,giveSciPyatry!ProjectdetailsProjectlinksHomepageDownloadSourceCodeDocumentationBugTrackerStatisticsGitHubstatistics:Stars:Forks:Openissues/PRs:ViewstatisticsforthisprojectviaLibraries.io,orbyusingourpublicdatasetonGoogleBigQueryMetaLicense:BSDLicense(BSD)Maintainer:SciPyDevelopersRequires:Python>=3.7,<3.10Maintainersev-brmat

書名：優雅的SciPy：Python科學研究的美學，原文名稱：Elegant SciPy，語言：繁體中文，ISBN：9789864767878，頁數：276，出版社：歐萊禮，作者：Juan Nunez-Iglesias ...選擇語言English繁體中文简体中文:::相關網站博客來售票網企業採購福利平台海外專館:::會員服務|快速功能0結帳您好 ( 登出 )    登入    加入會員購物金購物金 0儲值金 0E-Coupon 0 張單品折價券 0 張會員專區電子書櫃線上客服繁體關閉廣告展開廣告回博客來首頁客服公告：配合防疫政策各項服務暨國內出貨資訊調整詳情移動滑鼠展開全站分類:::全站分類全站分類旗艦店:::網站搜尋全部展開全部圖書電子書影音百貨雜誌售票海外專館禮物卡搜尋熱門關鍵字海頓媽媽現折20余英時送獨家徽章鈴木一朗中文書兒童暑期閱讀新書預購排行榜選書即將出版特價書香港出版讀者書評出版社專區分類總覽博客來中文書電腦資訊程式設計/APP開發Python商品介紹看大圖!上頁下頁試閱優雅的SciPy：Python科學研究的美學ElegantSciPy已追蹤作者：[ 修改 ]確定取消作者：JuanNunez-Iglesias,HarrietDashnow,StéfanvanderWalt  新功能介紹譯者：張靜雯出版社：歐萊禮  新功能介紹出版日期：2018/06/01語言：繁體中文定價：580元優惠價：9折522元本商品單次購買10本85折493元優惠折扣8/7-8/8會員日｜全館結帳滿千再88折(部份除外)【分級買就送】會員日加碼：分級VIP會員最高送2%OPENPOINT(部份除外) 折價券 領取折價券運送方式：臺灣與離島海外可配送點：台灣、蘭嶼、綠島、澎湖、金門、馬祖可取貨點：台灣、蘭嶼、綠島、澎湖、金門、馬祖可配送點：全球可取貨點：香港、澳門、新加坡、馬來西亞、菲律賓載入中...我要寫評鑑分享 內容簡介　　“本書滿足以下重要需求：引導學生優雅的實作訊號與影像、圖學和生物資訊學中的經典演算法”-LavVarshneyUniversityofIllinois 　　“雖然沒有一本書可以教完科學研究Python的所有工具，但是有這本書會讓你看到，它可以幫你節省時間、減少痛苦。

”-GregWilsonCurriculumLead,DataCamp　　歡迎來到科研界Python社群，如果你是一個寫Python的科學研究者，這本實用的指引書，不只教你SciPy和相關函式庫的重要基礎，而且能讓你看到美麗、易讀，同時能應用在實務上程式碼。

你會學到如何寫出具備清楚、簡潔和高效的優雅程式碼。

　　閱讀本書，會看到許多科研界Python生態圈的範例程式碼，這些程式碼足以代表本書的精神。

使用實際的科研資料，用SciPy、NumPy、Pandas、scikit-image和其它Python函式庫解決真實世界的問題。

　　‧探索NumPy陣列，數值科學計算的底層結構　　‧使用百分位正規化使測量值貼和特定分布　　‧使用分區相鄰圖(RegionAdjacencyGraph)表示一張影像的不同分區　　‧用快速傅利葉轉換將時間或空間資料轉換至頻率域　　‧使用SciPy的稀疏模組解決稀疏矩陣問題，包括影像分區　　‧使用SciPy套件執行線性代數　　‧使用SciPy的最佳化模組進行影像對齊(校正) 作者介紹作者簡介JuanNunez-Iglesias　　JuanNunez-Iglesias是一個自由顧問以及澳洲Melbourne大學科學研究者。

StéfanvanderWalt　　StéfanvanderWaltscikit-image的建立者，柏克萊大學的柏克萊資料科學分校助理研究員。

HarrietDashnow　　HarrietDashnow是MurdochChildrensResearchInstitute的生物訊息學專家。

 目錄前言第一章優雅的NumPy：科研界Python的基礎第二章NumPy和SciPy的百分位正規化第三章用ndimage處理影像區域關係第四章頻率和快速傅立葉轉換第五章使用稀疏座標矩陣的列聯表第六章SciPy中的線性代數第七章Scpy中的函式最佳化第八章在小電腦中用Toolz處理大數據結語附錄　練習題解答索引 看更多 詳細資料ISBN：9789864767878規格：平裝/276頁/18.5x23x1.38cm/普通級/單色印刷/初版出版地：台灣本書分類：電腦資訊>程式設計/APP開發>Python最近瀏覽商品 相關活動 購物說明若您具有法人身份為常態性且大量購書者，或有特殊作業需求，建議您可洽詢「企業採購」。

Scipy Lecture Notes¶. One document to learn numerics, science, and data with Python¶. Download. PDF, 2 pages per side.NavigationnextScipylecturenotes»CollapsedocumenttocompactviewEditImprovethispage:EdititonGithub.ScipyLectureNotes¶Onedocumenttolearnnumerics,science,anddatawithPython¶DownloadPDF,2pagespersidePDF,1pagepersideHTMLandexamplefilesSourcecode(github)TutorialsonthescientificPythonecosystem:aquickintroductiontocentraltoolsandtechniques.Thedifferentchapterseachcorrespondtoa1to2hourscoursewithincreasinglevelofexpertise,frombeginnertoexpert.Release:2020.2AboutthescipylecturenotesAuthorsWhat’snewLicenseContributing1.GettingstartedwithPythonforscience1.1.Pythonscientificcomputingecosystem1.1.1.WhyPython?1.1.1.1.Thescientist’sneeds1.1.1.2.Python’sstrengths1.1.1.3.HowdoesPythoncomparetoothersolutions?Compiledlanguages:C,C++,Fortran…MatlabscriptinglanguageJuliaOtherscriptinglanguages:Scilab,Octave,R,IDL,etc.Python1.1.2.TheScientificPythonecosystem1.1.3.Beforestarting:Installingaworkingenvironment1.1.4.Theworkflow:interactiveenvironmentsandtexteditors1.1.4.1.Interactivework1.1.4.2.Elaborationoftheworkinaneditor1.1.4.3.IPythonandJupyterTipsandTricks1.2.ThePythonlanguage1.2.1.Firststeps1.2.2.Basictypes1.2.2.1.Numericaltypes1.2.2.2.ContainersListsStringsDictionariesMorecontainertypes1.2.2.3.Assignmentoperator1.2.3.ControlFlow1.2.3.1.if/elif/else1.2.3.2.for/range1.2.3.3.while/break/continue1.2.3.4.ConditionalExpressions1.2.3.5.AdvancediterationIterateoveranysequenceKeepingtrackofenumerationnumberLoopingoveradictionary1.2.3.6.ListComprehensions1.2.4.Definingfunctions1.2.4.1.Functiondefinition1.2.4.2.Returnstatement1.2.4.3.Parameters1.2.4.4.Passingbyvalue1.2.4.5.Globalvariables1.2.4.6.Variablenumberofparameters1.2.4.7.Docstrings1.2.4.8.Functionsareobjects1.2.4.9.Methods1.2.4.10.Exercises1.2.5.Reusingcode:scriptsandmodules1.2.5.1.Scripts1.2.5.2.Importingobjectsfrommodules1.2.5.3.Creatingmodules1.2.5.4.‘__main__’andmoduleloading1.2.5.5.Scriptsormodules?Howtoorganizeyou

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SciPy (pronounced “Sigh Pie”) is a Python-based ecosystem of open-source software for mathematics, science, and engineering. In particular, these are some ...SciPy.org¶InstallGettingstartedDocumentationReportbugsBlogsSciPy(pronounced“SighPie”)isaPython-basedecosystemofopen-sourcesoftwareformathematics,science,andengineering.Inparticular,thesearesomeofthecorepackages:NumPyBaseN-dimensionalarraypackageSciPylibraryFundamentallibraryforscientificcomputingMatplotlibComprehensive2-DplottingIPythonEnhancedinteractiveconsoleSymPySymbolicmathematicspandasDatastructures&analysisLargepartsoftheSciPyecosystem(includingallsixprojectsabove)arefiscallysponsoredbyNumFOCUS.News¶NumPy1.21.1released2021-07-18SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.NumPy1.21.0released2021-06-22SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.SciPy1.7.0released2021-06-20SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.NumPy1.21.0rc2released2021-06-08SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.NumPy1.21.0rc1released2021-05-24SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.NumPy1.20.3released2021-05-10SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.SciPy1.6.3released2021-04-25SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.NumPy1.20.2released2021-03-27SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.SciPy1.6.2released2021-03-24SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.SciPy1.6.1released2021-02-17SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.NumPy1.20.1released2021-02-07SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.NumPy1.20.0released2021-01-30SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.NumPy1.19.5released2021-01-05SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.SciPy1.6.0released2020-12-31SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.NumPysurvey2020-07-02Thefirst-everNumPycommunitysurveyisLIVE!Seehttps://numpy.org/news/SciPy1.5.0released2020-06-21SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.NumPy1.19.0released2020-06-20SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.SciPy1.4.0released2019-12-16SeeObtainingNumPy&SciPylibraries.SciPyfunding2019-11-15SciPy,NumPy,Matplotlib,Pandas,scikit-learn,scikit-image,Dask,ZarrandothersreceivedfunctionsfromtheChanZuckerbergInitiative!Seehttps://chanzuckerberg.com/eoss/SciPyusers

在GitHub上的ML專案中，7成以上的機器學習專案都使用了Numpy函式庫，Scipy函式庫則是占了近5成.移至主內容按讚加入iThome粉絲團文/何維涓|2019-01-28發表圖片來源: GitHubGitHub最近於自家部落格中，公布去年度機器學習和資料科學專案相關的報告，其中，平臺上機器學習專案最熱門的語言，前3名分別是Python、C++和JavaScript，而最受歡迎的函式庫為Numpy，7成以上的機器學習專案都使用了Numpy函式庫，Scipy函式庫則是占了近5成。

GitHub在去年10月公布的2018年度Octoverse報告中指出，機器學習和資料科學是GitHub上的熱門主題，其中，Google的機器學習框架Tensorflow最受歡迎，而臉書推出的深度學習框架Pytorch則是成長最快速的專案，Python則是第三熱門的程式語言。

最近GitHub決定深入探討機器學習和資料科學領域的數據，萃取出2018年度整年GitHub平臺上的貢獻數據，包含發布程式碼、提出Issues、提交審核請求等，針對大多數導入的函式庫，GitHub則採用包含所有公開和私人儲存庫（repository）的依賴關聯圖（dependencygraph）來分析。

在機器學習專案中，熱門程式語言Top10的排行榜上，C++、JavaScript、Java、C#、Shell和TypeScript都是GitHub平臺前10名的熱門語言，值得注意的是，Julia、R和Scala並不在整體GitHub平臺前10名熱門語言的排行榜中，Julia和R語言通常被用於資料科學的專案中，而Scala則是因為像是ApacheSpark的大數據運算框架，變得越來越熱門。

Numpy函式庫具備平行處理能力，支援多維度陣列和矩陣的數學運算，在機器學習專案中，能夠處理龐大的資料量，因此以超過7成的機器學習專案占有率，成為最受歡迎的ML函式庫，另外，負責運算的Scipy、管理資料集Pandas和提供視覺化的Matplotlib函式庫，在ML專案中，都有超過4成的占有率。

熱門新聞微軟：Windows11硬體要求無法被繞過2021-08-02微軟Windows365正式上線，月費20美元起跳2021-08-03利用國內各大電信業者在線上申辦時的身分查核不足，犯嫌結合冒領門號、小額付款與自動扣繳取財，上百人受害2021-08-02【臺灣物流開放場域測試的自駕車首例】新竹物流開始測試自駕貨車送貨2021-08-05需求太熱烈系統不堪負荷，微軟暫停Windows365免費試用2021-08-05【資安人才大聲公】資安工作最大成就感，7位前輩這樣說2021-08-03Windows10更新可單一指令安裝執行WSL2021-08-03SentinelOne在伊朗火車系統攻擊事件中，發現前所未見的資料抹除程式2021-07-30Advertisement第12屆iT邦幫忙鐵人賽獲獎主題專題報導COVID-19疫苗冷鏈運輸大作戰261位CIO的新常態考驗零信任資安時代來臨機密運算大解析全新改造！Windows11來了更多專題報導

SciPy (pronounced "Sigh Pie") is an open-source software for mathematics, science, and engineering. It includes modules for statistics, optimization, ...Skiptocontent{{message}}scipy/scipySponsorSponsorscipy/scipyNotificationsStar8.5kFork3.8kScipylibrarymainrepositoryscipy.org/scipylib/BSD-3-ClauseLicense8.5kstars3.8kforksStarNotificationsCodeIssues1.4kPullrequests359ActionsProjects0WikiSecurityInsightsMoreCodeIssuesPullrequestsActionsProjectsWikiSecurityInsightsmasterBranchesTagsCouldnotloadbranchesNothingtoshow{{refName}}defaultCouldnotloadtagsNothingtoshow{{refName}}default25branches132tagsCodeCloneHTTPSGitHubCLIUseGitorcheckoutwithSVNusingthewebURL.WorkfastwithourofficialCLI.Learnmore.OpenwithGitHubDesktopDownloadZIPLaunchingGitHubDesktopIfnothinghappens,downloadGitHubDesktopandtryagain.GobackLaunchingGitHubDesktopIfnothinghappens,downloadGitHubDesktopandtryagain.GobackLaunchingXcodeIfnothinghappens,downloadXcodeandtryagain.GobackLaunchingVisualStudioCodeYourcodespacewillopenonceready.Therewasaproblempreparingyourcodespace,pleasetryagain.LatestcommitpmlaENH:__setitem__methodforRotationclass(#14547)…7f9e86dAug6,2021ENH:__setitem__methodforRotationclass(#14547)*add__setitem__method*addversionaddedtodocstring*inputvalidationfor__setitem__*validationtestsforsingleRotationsin__getitem__and__setitem__7f9e86dGitstats26,139commitsFilesPermalinkFailedtoloadlatestcommitinformation.TypeNameLatestcommitmessageCommittime.circleciCI:upgradepipinbenchmarksCIrunMay24,2021.githubCI,MAINT:restrictionsonpre-releaseCI(#14166)Jun2,2021benchmarksENH:Cythonizevandercorput(#14449)Aug6,2021ciCI:set-xwritestostderrwhichtriggersCItofailJul12,2021docCI:Addlint_diffdocs&optiontorunonlyonspecifiedfiles/dirs(#…Aug3,2021scipyENH:__setitem__methodforRotationclass(#14547)Aug6,2021toolsCI:Addlint_diffdocs&optiontorunonlyonspecifiedfiles/dirs(#…Aug3,2021.coveragercOptionalPythransupportforscipy.signal.max_len_seq_inner(#8306)Dec30,2020.gitattributesMAINT:reducethenumberofgitconflictsinthereleaseno

Scipy 是以Travis Oliphant 於2006 年撰寫的Numpy 套件為基礎所發展的Python 科學計算套件, 2001 年Travis Oliphant, Pearu Peterson, Eric Jones 等人將 ...2020年4月13日星期一Python學習筆記:SciPy測試(一):科學常數這學期二哥開始修工程數學,會用到SciPy解方程式等計算,為了避免被問倒,我也開始複習工數與微積分,Python數值計算工具SciPy也要開始測試學習.Scipy是以TravisOliphant於2006年撰寫的Numpy套件為基礎所發展的Python科學計算套件, 2001年TravisOliphant,PearuPeterson,EricJones等人將Numpy與他們所撰寫的程式整合為SciPy,並以BSD授權開源,功能包含線性代數,數值積分,數值微分,求矩陣特徵值,解聯立方程式,快速傅立葉變換,統計分析,影像處理,數位信號處理,非監督式機器學習等模組(監督式是放在scikit-learn套件中)等等.SciPy裡面的很多底層函數都是用Fortran實作的,因此運算效能優異,可與MATLAB以及Octave等商業軟體相匹敵.參考:#Wiki:SciPy# https://en.wikipedia.org/wiki/SciPy教學文件參考:# https://www.scipy.org/docs.html# https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/index.htmlSciPy相關書籍參考:#SciPyandNumpy(Oreilly,2013)# ElegantSciPy:TheArtofScientificPython (Oreilly,2017)# LearningSciPyforNumericalandScientificComputing 2ndEdition(Packt,2015)# NumericalMethodsinEngineeringwithPython3 (Cambridge,2013)#NumericalPython:ScientificComputingandDataScienceApplicationsWithNumpy,ScipyandMatplotlib2ndEdition(Apress,2018)一.安裝SciPy:可在命令列下以pip安裝SciPy(大約31MB左右):pip3installscipy或加-U參數更新到最新版:pip3installscipy-UD:\>pip3installscipy-UCollectingscipy Downloadingscipy-1.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl(30.9MB)Requirementalreadysatisfied,skippingupgrade:numpy>=1.13.3inc:\python37\lib\site-packages(fromscipy)(1.16.0)Installingcollectedpackages:scipy Attemptinguninstall:scipy  Foundexistinginstallation:scipy1.2.0  Uninstallingscipy-1.2.0:   Successfullyuninstalledscipy-1.2.0Successfullyinstalledscipy-1.4.1因為SciPy是以Numpy為基礎,故安裝SciPy時會先裝Numpy.完成後進入PythonIDLE介面用__version__屬性檢查SciPy版本,使用前先匯入scipy套件:D:\>pythonPython3.7.2(tags/v3.7.2:9a3ffc0492,Dec232018,23:09:28)[MSCv.191664bit(AMD64)]onwin32Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>importscipy  >>>scipy.__version__ '1.4.1'使用importscipy方式匯入的話,使用其屬性或模組時前面都要帶scipy.才行,也可以直接匯入全部SciPy模組,這樣就不需冠上scipi.了(但要注意命名空間汙染問題):fromscipyimport* >>>fromscipyimport* >>>__version__ '1.4.1'二.SciPy的模組: SciPy由許多子套件組成,常用的子套件如下表: SciPy常用子套件 說明 constants 科學常數 spec

SciPy[編輯] ... 提示：此條目的主題不是ScientificPython。

... SciPy是一個開源的Python演算法庫和數學工具包。

SciPy包含的模組有最佳化、線性代數、積分、插值、特殊函數、 ...SciPy維基百科，自由的百科全書跳至導覽跳至搜尋  提示：此條目的主題不是ScientificPython。

SciPy一個繪製貝索函數並尋找其局部極大值的範例。

原作者TravisOliphant（英語：TravisOliphant）,PearuPeterson,EricJones開發者社群專案，由Enthought資助穩定版本1.7.0[1]（2021年6月20日，45天前）原始碼庫github.com/scipy/scipy作業系統跨平台(列表)類型數學軟體授權條款BSD授權條款網站http://www.scipy.org/SciPy是一個開源的Python演算法庫和數學工具包。

SciPy包含的模組有最佳化、線性代數、積分、插值、特殊函數、快速傅立葉轉換、訊號處理和圖像處理、常微分方程式求解和其他科學與工程中常用的計算。

與其功能相類似的軟體還有MATLAB、GNUOctave和Scilab。

SciPy目前在BSD授權條款下釋出。

它的開發由Enthought資助。

外部連結[編輯]SciPy官方網站（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）DaveKuhlman的SciPy課程大綱SciPyAPI參考（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）閱論編SciPy為首的Python科學軟體NumPySciPymatplotlibpandasscikit-learnscikit-image（英語：scikit-image）statsmodels（英語：statsmodels）MayaVi（英語：MayaVi）更多這是一篇與自由軟體有關的小作品。

你可以透過編輯或修訂擴充其內容。

閱論編^Release1.7.0.2021年6月20日[2021年6月20日]. 取自「https://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=SciPy&oldid=66038715」分類：科學軟體開源軟體Python軟體Python庫Python科學庫隱藏分類：使用過時圖像語法的頁面全部小作品自由軟體小作品導覽選單個人工具沒有登入討論貢獻建立帳號登入命名空間條目討論臺灣正體不转换简体繁體大陆简体香港繁體澳門繁體大马简体新加坡简体臺灣正體查看閱讀編輯檢視歷史更多搜尋導航首頁分類索引特色內容新聞動態近期變更隨機條目資助維基百科說明說明維基社群方針與指引互助客棧知識問答字詞轉換IRC即時聊天聯絡我們關於維基百科工具連結至此的頁面相關變更上傳檔案特殊頁面靜態連結頁面資訊引用此頁面維基數據項目列印/匯出下載為PDF可列印版其他專案維基共享資源其他語言العربيةCatalàDeutschEnglishEspañolفارسیFrançaisBahasaIndonesiaItaliano日本語한국어PortuguêsРусскийСрпски/srpskiУкраїнськаBân-lâm-gú編輯連結

python -m pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose. We recommend using an user install, sending the --user flag to pip.SciPy.orgInstallation¶Installationsmethodsinclude:DistributionspipPackageManagerSourceBinariesMethodsdifferineaseofuse,coverage,maintenanceofoldversions,system-wideversuslocalenvironmentuse,andcontrol.WithpiporAnaconda’sconda,youcancontrolthepackageversionsforaspecificprojecttopreventconflicts.Condaalsocontrolsnon-Pythonpackages,likeMKLorHDF5.Systempackagemanagers,likeapt-get,installacrosstheentirecomputer,oftenhaveolderversions,anddon’thaveasmanyavailableversions.Sourcecompilationismuchmoredifficultbutisnecessaryfordebugginganddevelopment.Ifyoudon’tknowwhichinstallationmethodyouneedorprefer,werecommendtheScientificPythonDistributionAnaconda.ScientificPythonDistributions(recommended)¶Pythondistributionsprovidethelanguageitself,alongwiththemostcommonlyusedpackagesandtools.Thesedownloadablefilesrequirelittleconfiguration,workonalmostallsetups,andprovideallthecommonlyusedscientificpythontools.AnacondaworksonWindows,Mac,andLinux,providesover1,500Python/Rpackages,andisusedbyover15millionpeople.Anacondaisbestsuitedtobeginningusers;itprovidesalargecollectionoflibrariesallinone.Formoreadvanceduserswhowillneedtoinstallorupgraderegularly,Minicondaisamoresuitablewaytoinstallthecondapackagemanager.Otheroptionsinclude:WinPython:AnotherfreedistributionincludingscientificpackagesandtheSpyderIDE;Windowsonly,butmoreactivelymaintainedandsupportsthelatestPython3versions.Pyzo:AfreedistributionbasedonAnacondaandtheIEPinteractivedevelopmentenvironment;SupportsLinux,Windows,andMac.Installingviapip¶Pythoncomeswithaninbuiltpackagemanagementsystem,pip.Pipcaninstall,update,ordeleteanyofficialpackage.Youcaninstallpackagesviathecommandlinebyentering:python-mpipinstall--usernumpyscipymatplotlibipythonjupyterpandassympynoseWerecommendusinganuserinstall,sendingthe--userflagtopip.pipinstallspackagesforthelocaluseranddoesnotwritetothesystemdirector