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2.文献研究生态系统在各种各样的调查中已经被研究。IansitiLevien[5]声明，一个生态系统围绕着一个平台。在一个软件生态系统(SECO)中，平台通常是指一个常用的软件产品。然而，根据Jansen等人[4]，一个生态系统不仅仅是它的所有部分的总和。
科学Python生态系统Python是一个开源、通用的解释型编程语言，非常适合数据清洗、与web资源交互和解析文本之类的标准编程任务。添加快速数组操作和线性代数能够让科学家在一种编程语言中完成所有的工作。
如图2所示，科学Python生态系统建立在上述基础之上，它提供了多种广泛应用的专有技术库，而这又是众多领域特定项目的基础。NumPy是这一array-aware库生态系统的基础，它设置了文档标准、提供了数组测试基础结构，并增加了对Fortran等编译器的构建支持。
图2：NumPy是科学Python生态系统的基础。很多研究团队设计出大型、复杂的科学库，这些库为Python生态系统增添了特定于具体应用的功能。例如，由事件视界望远镜（EventHorizonTelescope,EHT）合作项目开发的eht-imaging库依赖科学Python生态系统的很多低级组件。
ObsPy:将地震学引入科学Python生态系统的桥梁.LionKrischerTobiasMegiesRobertBarschMoritzBeyreutherThomasLecocqCorentinCaudronJoachimWassermann韩雪君.【摘要】：NumPy和SciPy这两个Python库是十分强大的数值处理和分析工具,适用于多种应用程序。.我们开发了一…
科学的Python生态系统建立在这个基础之上，提供了几个广泛使用的库，这些库反过来又构成了许多领域特定项目的基础。NumPy是array-aware库生态系统的基础，它设置文档标准，提供数组测试基础设施，并增加对Fortran和其他编译器的构建支持。
图2：NumPy是科学Python生态系统的基础。很多研究团队设计出大型、复杂的科学库，这些库为Python生态系统增添了特定于具体应用的功能。例如，由事件视界望远镜（EventHorizonTelescope,EHT）合作项目开发的eht-imaging库依赖科学Python
随着PyPI在Python社区几乎被完全接受，在那几年里持高速增长。之后活跃Packages的数量每年增长28%到48%（活跃Packages指的是已经发布过一版或发布了新版本）。在这14年的时间里，Python的生态系统一直在稳步增长。
1什么是SciPy?SciPy是基于Python的软件生态系统，开源，主要为数学、科学和工程服务。.SciPy包含6个核心库：.NumPy,SciPylibrary,Matplotlib,IPython,Sympy和pandas。.由于SciPy是Python的第三方扩展库，使用其核心库前需进行安装。.
Python的语法简洁，通俗易懂，很容易上手。Python用户不需要捣腾层次复杂的花括号，只需要留意缩进。Python还有pip程序包管理系统，编写程序包也极为方便。掌握了Python，就掌握了这些资源。看了上面的介绍，还没有学Python的朋友，是不是动心了
2.文献研究生态系统在各种各样的调查中已经被研究。IansitiLevien[5]声明，一个生态系统围绕着一个平台。在一个软件生态系统(SECO)中，平台通常是指一个常用的软件产品。然而，根据Jansen等人[4]，一个生态系统不仅仅是它的所有部分的总和。
科学Python生态系统Python是一个开源、通用的解释型编程语言，非常适合数据清洗、与web资源交互和解析文本之类的标准编程任务。添加快速数组操作和线性代数能够让科学家在一种编程语言中完成所有的工作。
如图2所示，科学Python生态系统建立在上述基础之上，它提供了多种广泛应用的专有技术库，而这又是众多领域特定项目的基础。NumPy是这一array-aware库生态系统的基础，它设置了文档标准、提供了数组测试基础结构，并增加了对Fortran等编译器的构建支持。
图2：NumPy是科学Python生态系统的基础。很多研究团队设计出大型、复杂的科学库，这些库为Python生态系统增添了特定于具体应用的功能。例如，由事件视界望远镜（EventHorizonTelescope,EHT）合作项目开发的eht-imaging库依赖科学Python生态系统的很多低级组件。
ObsPy:将地震学引入科学Python生态系统的桥梁.LionKrischerTobiasMegiesRobertBarschMoritzBeyreutherThomasLecocqCorentinCaudronJoachimWassermann韩雪君.【摘要】：NumPy和SciPy这两个Python库是十分强大的数值处理和分析工具,适用于多种应用程序。.我们开发了一…
科学的Python生态系统建立在这个基础之上，提供了几个广泛使用的库，这些库反过来又构成了许多领域特定项目的基础。NumPy是array-aware库生态系统的基础，它设置文档标准，提供数组测试基础设施，并增加对Fortran和其他编译器的构建支持。
图2：NumPy是科学Python生态系统的基础。很多研究团队设计出大型、复杂的科学库，这些库为Python生态系统增添了特定于具体应用的功能。例如，由事件视界望远镜（EventHorizonTelescope,EHT）合作项目开发的eht-imaging库依赖科学Python
随着PyPI在Python社区几乎被完全接受，在那几年里持高速增长。之后活跃Packages的数量每年增长28%到48%（活跃Packages指的是已经发布过一版或发布了新版本）。在这14年的时间里，Python的生态系统一直在稳步增长。
1什么是SciPy?SciPy是基于Python的软件生态系统，开源，主要为数学、科学和工程服务。.SciPy包含6个核心库：.NumPy,SciPylibrary,Matplotlib,IPython,Sympy和pandas。.由于SciPy是Python的第三方扩展库，使用其核心库前需进行安装。.
Python的语法简洁，通俗易懂，很容易上手。Python用户不需要捣腾层次复杂的花括号，只需要留意缩进。Python还有pip程序包管理系统，编写程序包也极为方便。掌握了Python，就掌握了这些资源。看了上面的介绍，还没有学Python的朋友，是不是动心了
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