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Python 必備軟體與庫

要用Python學習數學，需要藉助一些庫才能讓它成為超越MATLAB、R、SAS等數學和統計學軟體的利器，同時我們也會為大家推薦一種國外比較流行的學習方法就是Cheat Sheet（小抄，索引表），我們也會為大家提供這方面的文件資訊。

程式設計時不需要死記硬背的，但是你一定要善於查詢文件，以及可以做到快速搜尋、查詢並使用，而Cheat Sheet就跟單詞本一樣，有助於我們快速學習。這種方法類似於思維導圖，非常推薦每個初學技術的朋友掌握。

Anaconda與Jupyter Notebook

Anaconda指的是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python等280多左右的科學包及其依賴項，是資料科學家、Python程式設計師、機器學習/深度學習必備的軟體。當然它也支援R。

• 我們要使用的Numpy、Sympy、Pandas、Matplotlib、Scipy、Seaborn以及Jupyter Notebook等都包含在裡面，無需額外下載。
• 自帶conda包管理器，可以替代pip，安裝管理包；
• 可以非常方便的為不同專案建立不同的執行環境。

conda list #檢視安裝了哪些包
conda install PKGNAME==3.1.4 #安裝版本為3.1.4的包
conda create --name ENVNAME python=3.6
"PKG1>7.6" PKG2 #建立一個名稱為ENVNAME,Python版本為3.6，以及不同包版本的環境

Jupyter Notebook是做Python筆記以及學習的必備工具，已經被國外各大高校和Python程式設計師採用，它支援Python程式碼的編寫、執行、展示等，同時也支援Markdown、LaTex語法。

Scipy
Scipy是Python生態的開源數學、科學、工程計算包集合，在Numpy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學以及工程計算中常用的庫函式。例如線性代數、常微分方程數值求解、訊號處理、影象處理、稀疏矩陣等等。

Numpy
NumPy是Numerical Python的簡寫，是Python數值計算的基石。它是一個提供多了維陣列物件，多種派生物件（如：掩碼陣列、矩陣）以及用於快速運算元組的函式及API，它包括數學、邏輯、陣列形狀變換、排序、選擇、I/O 、離散傅立葉變換、基本線性代數、基本統計運算、隨機模擬等等。

Pandas

Pandas是一個開放原始碼、BSD許可的庫，為Python程式語言提供高效能、易於使用的資料結構和資料分析工具。

Matplotlib
matplotlib是最流行的用於製圖及其他二維資料視覺化的Python庫。

Sympy
SymPy是一個符號計算的Python庫。它的目標是成為一個全功能的計算機代數系統，同時保持程式碼簡 潔、易於理解和擴充套件。它完全由Python寫成，不依賴於外部庫。SymPy支援符號計算、高精度計算、模式匹配、繪圖、解方程、微積分、組合數學、離散 數學、幾何學、概率與統計、物理學等方面的功能

statsmodels
statsmodels是一個統計分析包，提供對許多不同統計模型估計的類和函式，並且可以進行統計測試和統計資料的探索。

正是因為有了以上這些Python開源包，才讓Python有底氣與巨無霸數學軟體MATLAB、巨無霸統計軟體SAS以及為資料、統計而生的R語言叫板。