前言

Numpy是Python開發環境中一個獨立的函式庫；
SciPy是以NumPy為基礎，一個應用更加廣泛的科學計算工具庫；
MatPlotLib是一個在使用Numpy、SciPy時經常用到的一個強大的繪圖函式庫。
在安裝這三個package之前，需要系統（本文以Windows為例）中已經安裝好Python，這裡以Python 2.7為例，安裝Numpy（版本1.9.2）、SciPy（0.15.1）、MatPlotLib。

系統中的Python版本非常重要，因為本次要安裝的這3個包根據Python版本的不同，對應不同的安裝包/安裝步驟。

一、Numpy下載及安裝

1.下載連結：

2.安裝

安裝過程很簡單，一路next即可，在安裝過程中，Numpy安裝程式會自動識別到Python的安裝目錄。

3.測試程式碼

生成一個4x4的隨機陣列

from numpy import *
print random.rand(4,4)

4.執行結果

[[ 0.41178608  0.65110296  0.40173349  0.16076211]
 [ 0.23556782  0.31833017  0.12373365  0.18141384]
 [ 0.58998292  0.32819985  0.90979762  0.39358103]
 [ 0.9920753   0.54314276  0.86514792  0.61230303]]
 

二、SciPy下載及安裝

1.下載

2.安裝

同Numpy，單擊下載的exe檔案，一路next即可。

3.測試程式碼

import numpy as np
from scipy.stats import beta
from matplotlib.pyplot import hist, plot, show

obs = beta.rvs(5, 5, size=2000)  # 2000 observations
hist(obs, bins=40, normed=True)
grid = np.linspace(0.01, 0.99, 100)
plot(grid, beta.pdf(grid, 5
 
, 5), 'k-', linewidth=2)
show()

4.執行結果

三、MatPlotLib下載及安裝

1.下載連結

python -m pip install -U pip setuptools
python -m pip install matplotlib

2.MatPlotLib繪圖測試程式碼

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm)

ax.set_xlabel('X')
ax.set_xlim(-40, 40)
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_ylim(-40, 40)
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_zlim(-100, 100)

plt.show()

3.執行結果

該圖可以旋轉拖動，畫圖功能真的很強大。

補充

1、mac os(python版本2.7)安裝Numpy、SciPy、MatPlotLib:

pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose

2、檢視安裝的numpy package資訊

>>> help()
Welcome to Python 2.7!  This is the online help utility.
help>  numpy
Help on package numpy:
NAME
    numpy
FILE
    /Users/myang/Library/Python/2.7/lib/python/site-packages/numpy/__init__.py