提到科学计算，可能大家马上就想到了matlab，maple等，可能也有人会想到开源的软件，比如scilab，octave，R，gnuplot等等。
这些软件都有它们自己的特点，有时候可能只用它的一点功能就要安装并系统学习它，耗费时间精力甚多。
统一是每个人的夙愿，统一的语法让我们不用为了使用一个工具就去学习它的语法。python各种库的出现，实现了我们的愿望。
python的库太巨大了，能满足你所有的应用要求（有点夸张了）。各种库紧密围绕在python周围，共同编织美好的明天。
科研离不开科学计算，写论文离不开数据可视化。下面列出了我选用的python库，专门解决这两个问题。
python--优雅的编程语言
matplotlib--SourceForge最佳项目，python的2D绘图库
mayavi2--python的3D绘图库
sympy---python符号计算库
numpy 和 scipy --python数值计算库
简介
1、numpy and scipy：numpy提供了矩阵和向量类，而scipy依赖numpy，它封装了科学计算的算法。简单的说，numpy提供对象，scipy提供了算法。
2、matplotlib：绘图功能基本上可以与matlab媲美，它的特色是可以嵌入类似tex语言的数学公式，这样就可以方便地对图添加数学公式。这个功能
很方便，我以前想对图的标题添加上下标而不得，现在问题很好地解决了。matlab绘图确实方便，但我选择matplotlib的另一个重要原因就是matplotlib画的图很
漂亮，可能是我matlab太差吧，但是同样是默认绘图参数，matplotlib绘制的图看起来就是舒服许多，曲线非常平滑，没有锯齿。它的文档非常丰富，而且
它的demo图非常丰富。如果你要绘制二维图形，先到它网上去寻找一个漂亮的图，然后copy的代码，稍微修改一下，就能画出非常专业的二维图。
3、mayavi2 ：绘制的三维图非常好看，我第一次看到它绘制的向量场图，那种惊讶之状无法形容。
4、sympy：符号计算库，函数名称类似maple。
以上介绍的库的文档非常丰富，要学习它们只需要认真看文档就行了。它们文档结构很好，便于查找，临时抱佛脚可能效果也很显著，毕竟完成了任务就ok了。
一个一个库去安装费时费力，已经有人将它们都集成到一起，比如python(x,y)。python(x,y)面向的对象是科学家，它的开发者开发了一个类似matlab一个环境，
使用起来非常方便，最重要的是它免费。网上有下载，google一下吧。
我也发现了一个python protable 软件，它内置了许多库，可能是mayavi2体积太大就没包含它，但是已经够用了。你可以把它解压到U盘中，将它插到没有安装python的机器中照样可以运行python、画二维图.....。软件大概60多M，网上有下载，选择2.5版的下载。
matplotlib图：
mayavi2图：
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