科学计算的Python发行版和环境
如果这个问题太宽泛，我先道个歉。我来自MATLAB的世界，对Python的经验相对较少。
我花了一些时间了解几种基于Python的科学计算环境和发行版，但我觉得自己仍然没有完全搞清楚这些解决方案的全貌，尤其是一些重要的包之间的关系，包括：
更具体来说：
- 以上这些包有没有提供类似的功能？它们是互补的吗？
- 安装其中的任何一个包是否包括或需要安装其他的包？如果是的话，哪些包是互相包含或需要的？
不太重要的是，还有没有其他类似的包提供相似的功能？
提前谢谢你们！
3 个回答
这个链接可能会对你有帮助：https://www.cfa.harvard.edu/~ebresser/python/
这是哈佛大学一位天体物理学家的页面。他分享了从ITT-VIS IDL转到Python的经验，主要是在OS-X系统上（不过大部分建议在其他操作系统上也适用）。
补充：看起来这个页面已经被删除了。对于科学家或工程师来说，另一个不错的Python入门资料可以在这个文档中找到（注意，这个PDF文件比较大）：http://stsdas.stsci.edu/perry/pydatatut.pdf希望这个不会被删掉！
用Python进行科学计算就像是在一个普通的编程语言上加上了一堆模块，这些模块实现了MATLAB的一些功能。因此，使用Python进行科学编程的体验有点不连贯，相比之下MATLAB要更统一。不过，Python作为一种语言要干净得多。这就是情况。
进行科学计算时，Python中基本需要的模块有Numpy、Matplotlib、SciPy，如果你要做3D绘图，还需要Mayavi/VTK。这些模块都依赖于Numpy。
Numpy实现了一种新的数组类型，行为类似于MATLAB的数组（也就是可以快速进行向量计算）。它还定义了一堆函数来进行这些计算，通常这些函数的名字和MATLAB中的类似函数是一样的。
Matplotlib允许进行2D绘图，使用的命令和MATLAB非常相似。Matplotlib还定义了pylab，这是一个模块，通过一次导入就可以把大部分Numpy和Matplotlib的函数引入到全局命名空间中。这在快速或交互式脚本中非常有用，因为你不需要输入很多命名空间前缀。
SciPy是一个包含多个Python模块的集合，这些模块在SciPy的框架下对科学家很有用。SciPy模块中提供了拟合例程。Numpy是SciPy的一部分。
Spyder是一个桌面IDE（基于QT），它大致模仿MATLAB的IDE。它是Python-XY发行版的一部分。
IPython提供了一个增强版的交互式Python命令行，非常适合尝试代码、运行脚本和与结果互动。现在，它不仅可以在传统的控制台中使用，还可以通过网页界面访问。它也嵌入在Spyder IDE中。
发行版
在你的电脑上运行这些模块可能会花费很多时间，所以有一些发行版把它们（还有很多其他模块）打包好了。
Python-XY、WinPython、Enthought，以及最近的Anaconda，都是完整的包发行版，包含所有核心模块，虽然Enthought不包含Spyder。
Sage是另一个编程环境，可以通过网络或命令行使用，也包含很多其他模块的完整包。传统上，它是作为一个基于Linux安装的VMWare镜像提供的。虽然你在Sage环境中写的是Python，但它和普通的Python编程有点不同，它定义了自己的一种语言和方法。
如果你使用Windows，我建议安装WinPython。它安装了你需要的一切，包括Scipy和Spyder（在我看来是Python中最好的MATLAB替代品），而且由于它是独立设计的，不会干扰你系统中其他的Python安装。如果你在OSX上，Enthought可能是最好的选择——Spyder可以单独安装，比如使用MacPorts。对于Linux，你可以单独安装各个组件（Numpy、SciPy、Spyder、Matplotlib）。
我个人不太喜欢Sage那种“隐藏在背后”的Python工作方式，但你可能会喜欢。