python的科学计算库有哪些？
NumPy：NumPy是Python科学计算的基础库之一，提供了大量的数学函数和操作，如数组计算、线性代数、傅里叶变换等。
SciPy：SciPy是一个用于科学和工程计算的库，基于NumPy，提供了更多的科学计算工具，如最优化、线性规划、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理等。
Matplotlib：Matplotlib是一个用于绘制数据可视化的库，可以创建各种类型的图表，如线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。
Pandas：Pandas是一个用于数据分析和处理的库，可以处理各种类型的数据，如表格数据、时间序列数据、文本数据等，并提供了大量的数据处理和分析工具。
Numba：Numba是一个用于加速Python代码的库，可以对Python代码进行即时（JIT）编译，使得代码运行速度更快。
Cython：Cython是一个Python扩展语言，可以用于加速Python代码，也可以用于编写C扩展模块。
IPython：IPython是一个增强版的Python交互式shell，提供了大量的交互式特性，如自动补全、代码片段、魔法命令等。
Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一个Web应用程序，可以在其中编写和运行Python代码块，还可以添加文本注释和图形化输出，非常适合数据分析和可视化等任务。
在Python中很多高级库都是基本Numpy科学库去做的。之前如果用Python对数据进行操作，需要一行一行或者一个一个数据的去进行操作。
而在Numpy中，则是封装了一系列矩阵的操作：首先把数据转换成一系列矩阵的格式，然后再对矩阵进行操作。这样既高效，也省时。Numpy封装了一系列的函数函数，方便我们去操作矩阵。Numpy中一行代码就顶Python中十几行的代码。
本人最近接触一种编程语言叫python，本人现在很糊涂该继续钻研那种语言，有哪位仁兄能把C语言和python的区？
我觉得其实学习哪门编程语言不是重点，因为任何计算机语言都只是工具，核心还是算法和工程设计思想。但如果对于初学者而言，我觉得python可能更适合上手。毕竟作为解释性语言，其不需要去理解像java那种复杂的jvm虚拟机，也不需要像c++那样那么死扣指针。至于C，我认为非oop的语言学起来性价比不高，比较适合进阶玩家。但从就业角度出发的话建议去学前端技术，例如j***ascript还有go等等，准入门槛不高，薪资也还不错。
c语言是编译语言，所有函数类都是微软开发的。python是开源语言。能够共享代码。所以Python发展速度很快。搞人工智能，大数据分析用python，搞操作系统的操作用c语言。
编程语言的主要区别在于他们的适用场景，语言的语法、生态环境等等要素反倒在其次。
首先来说说C语言吧。C语言由于其贴近底层硬件，当年在大家都用汇编的情况下一出来就吸引了无数人的目光。现在这个时候，编程语言五花八门，大多数情况下也不需要与硬件打交道了，所以C语言的流行程度不如以前了。但是如果你需要从事硬件相关的行业，例如系统开发、驱动开发、嵌入式开发等，C语言仍然是首选语言。
接下来说说Python，被我同学称为“P语言”的编程语言。Python是一门动态语言，由于其自由的语法，可以简单实现比较复杂的功能，受到很多人的追捧。随便搜一下“XX行Python代码实现XXX”，会发现有很多例子，这就是Python简洁性带来的魅力。我觉得Python最大的魅力，就是其广泛的适用性。无论你想搭建网站，还是想学习人工智能和大数据，又或者是想创建图形界面程序，Python都有对应的类库可以帮你。随着目前人工智能等领域的大火，Python作为这几个领域内主要使用的语言，其热度也在不断提高，甚至还登上了几个榜单的首位，足见大家对Python的喜爱程度。
C和Python这两门语言都是非常优秀的语言，在世界范围内都有广泛的使用者，就业也不算太难。如果要从其中选一个的话，我个人感觉还是Python。C语言的话随着现在智能家居的流行，就业形势应该也不错。但是我不太喜欢嵌入式那方面的，要看到成果可能还需看把程序写到硬件上。学习Python的话，web、人工智能、图像处理、科学计算、[_a***_]开发等等领域都可以搞。我最近也在学习django、pyramid等Python web领域的几个类库，做出网站放到网上大家都能看，我觉得成就感比搞硬件和嵌入式高多了。
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