Python在科学计算方面已经有了广泛的应用。其中有几个常用的扩展非常实用，已经成为了Python科学计算名副其实的代名词。包括：
- NumPy: 快速数组处理
- SciPy: 数值运算
- matplotlib: 绘制图表
- Pandas: 数据分析扩展
举例
PI 的一种算法实现
pi = 4/1 - 4/3 + 4/5 - 4/7 + 4/9 -...
import numpy as np
n = 10000
print np.sum(4.0 / np.r_(1:n:4, -3:-n:-4))
计算积分
from scipy.integrate import quad
print quad(lambda x : (1 - x ** 2) ** 0.5, -1, 1) * 2
作心形线
from matplotlib import pyplot as pl
x, y = np.mgrid[-2:2:500j, -2:2:500j]
z = (x ** 2 + y ** 2 -1) ** 3 - x ** 2 * y ** 3
pl.contourf(x, y, z, levels=[-1, 0], colors=['red'])
pl.gca().set_aspect("equal")
pl.show()
pandas数据处理
import pandas as pd
cols = 'id', 'age', 'sex', 'occupation', 'zip_code'
df = pd.read_csv('users.csv', delimiter='|', header=None, names=cols)
print df.head(5)
df.groupby('occupation').age.mean().order().plot(kind='bar', figsize=(12, 4))
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