本課主要介紹科學計算，實驗環境的安裝以及使用等內容。
本實驗環境採用帶桌面的ubuntu linux環境，**編寫與命令執行都會在 spyder ide 上進行。spyder 是乙個類 matlab ide 專注於科學計算的 python ide。
計算在科學中所扮演的角色
科學計算的要求
為什麼python適合科學計算?
python 環境
安裝 傳統意義上科學被分為兩類：經驗科學與理論科學，但在過去的幾十年中計算漸漸成為了科學重要的一部分。科學計算在接近理論的同時又包含很多實驗工作的特性，因此常常被看作是科學的第三分支。在大多數領域中，計算工作是對經驗與理論的乙個重要補充，現今大量的**都包含了數值計算，計算機模擬和建模。
在經驗科學與理論科學的領域中已經建立起了完善的規則使得研究結果可以被獲取。而在電腦科學中卻沒有好的指導規範規定源**與資料必須發布，最近這個議題越來越受到人們的關注，一些著名的期刊，包括科學，都在呼籲**作者提供處理資料的源**，這場關於如何促進源**分發的討論將持續進行。
可複製 與 可重現 是科學方法的兩塊基石。對於數值工作，遵守這些概念有以下兩點實際意義：
結論：乙個可靠的科學結果應當是可重現的， 乙個可靠的科學研究應當是可複製的。為了實現這些目標，我們需要：
保證科學模擬的可複製與可重現是乙個麻煩的工作，不過有很多好的工具能幫到你： 在科學計算庫方面有著近乎完美的生態系統：極佳的效能 —— 整合了用 c 與 fortran 寫的經過高度優化的**:
良好的支援
容易獲取，適合高效能計算機集群。
不需要許可證費用。
這裡介紹幾種科學計算會使用到的 python 環境
ipython是一種基於python的互動式直譯器。相較於原生的python shell，ipython提供了更為強大的編輯和互動功能。
ipython 的特性包括:
ipython notebook是乙個基於html的 notebook 環境, 類似於 mathematica 或者 maple。儘管使用web瀏覽器作為圖形介面，ipython notebooks 一般都在本地執行，要開啟乙個新的
ipython notebook，可以執行以下命令：
$ ipython notebookspyder 的優點:
python 有兩個版本：python2 與 python3。python3 最終會取代 python2， 但它並沒有相容 python2， 大量現存的 python **與包是用 python2 寫的，它也仍然是最廣泛使用的版本。不過在本實驗中，python2 或是python3都是可以的。輸入以下命令檢視 python 版本：
$
python--
version
python2.
7.3$
python3.2
--version
python3.2.3
$ sudo apt-get install python ipython ipython-notebook
$ sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sympy
$ sudo apt-get install spyder
Python科學計算環境推薦 Anaconda
anaconda是乙個和canopy類似的科學計算環境，但用起來更加方便。自帶的包管理器conda也很強大。輸入 conda list 來看一下所有安裝時自帶的python擴充套件。粗略看了一下，其中包括了常用的 numpy scipy matplotlib 和 networkx 等，以及 beau...
Ubuntu 配置科學計算環境
本人在聚變等離子體方向做理論模擬。本文旨在提供在ubuntu下搭建基本的c python開發環境。ubuntu系統版本18 20都可以 建議不要使用最新版的 vim gcc g gdb gfortran make cmake ccmake ipython fftw blas lapack mumps...
python科學計算 numpy
畢設的程式設計中使用了python來處理資料，主要使用的是numpy包，網上大部分對numpy進行介紹的教程比較老舊，想要使用的功能不太容易找到。因此，寫這篇文章來對現有的一些資源就行整理，當然想要更全面的了解numpy的使用還是從訪問官方手冊開始。win下 pip isntall numpy當然最...