【ZT】scipy和numpy的处理能力

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numpy的处理能力包括：

* a powerful N-dimensional array object N维数组；
* advanced array slicing methods (to select array elements)；N维数组的分片方法；
* convenient array reshaping methods；N维数组的变形方法；

and it even contains 3 libraries with numerical routines:

* basic linear algebra functions；基本线性代数函数；
* basic Fourier transforms；基本傅立叶变换；
* sophisticated random number capabilities；精巧的随机数生成能力；


scipy是科学和工程计算工具。包括处理多维数组，多维数组可以是向量、矩阵、图形（图形图像是像素的二维数组）、表格（一个表格是一个二维数组）；目前能处理的对象有：

* statistics；统计学；
* numeric integration；数值积分；
* special functions；特殊函数；
* integration, ordinary differential equation (ODE) solvers；积分和解常微分方程；
* gradient optimization；梯度优化；
* genetic algorithms；遗传算法；
* parallel programming tools（an expression-to-C++ compiler for fast execution, and others）；并行编程工具；


在将来会增加下面的计算处理能力（现在已经部分地具备了这些能力）：

* Circuit Analysis (wrapper around Spice?)；电路分析；
* Micro-Electro Mechanical Systems simulators (MEMs)；
* Medical image processing；医学图像处理；
* Neural networks；神经网络；
* 3-D Visualization via VTK；3D可视化；
* Financial analysis；金融分析；
* Economic analysis；经济分析；
* Hidden Markov Models；隐藏马尔科夫模型；