支持Python系列:Matlab的Python實現Scipy和Matplotlib簡介
Matlab上成熟的函數庫,進行數值計算和繪圖很方便，在國內的應用也很廣。不過授權也是大問題，所以目前有很多的替代開源實現，在Python上，我目前接觸過Scipy(www.Scipy.org)和Matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net/）２個項目。" SciPy 是一個基於 Python 的項目，它旨在再現 MATLAB 的所有功能，優化其性能並簡化與其它軟件的集成，同時仍保持完全免費以及至少和 MATLAB 一樣易於使用。"
(http://www-128.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-oslab/index.html)
Scipy每年都有SciPy Conference,目前的版本還是04年的0.3.2，需要Python2.3 wxPython2.4 Numeric23等支持。Scipy的結構是scipy_core和scipy_lib兩個部分，不過自己編譯比較麻煩，要C和Fortran編譯器。如果你需要比較完整的Matlab功能支持，可以選擇它。建議安裝Enhanced Python (http://www.enthought.com/python/) ，一次安裝，該有的都有了。
“Matplotlib 是一個由 John Hunter 等開發的，用以繪製二維圖形的 Python 模塊。它利用了 Python 下的數值計算模塊 Numeric 及 Numarray，克隆了許多 Matlab 中的函數， 用以幫助用戶輕鬆地獲得高質量的二維圖形。Matplotlib 可以繪製多種形式的圖形包括普通的線圖，直方圖，餅圖，散點圖以及誤差線圖等；可以比較方便的定製圖形的各種屬性比如圖線的類型，顏色，粗細，字體的大小等；它能夠很好地支持一部分 TeX 排版命令，可以比較美觀地顯示圖形中的數學公式。Matplotlib 掌握起來也很容易，由於 Matplotlib 使用的大部分函數都與 Matlab 中對應的函數同名，且各種參數的含義，使用方法也一致，這就使得熟悉 Matlab 的用戶使用起來感到得心應手。對那些不熟悉的 Matlab 的用戶而言，這些函數的意義往往也是一目瞭然的，因此只要花很少的時間就可以掌握。”(http://www-128.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-matplotlib/?ca=dwcn-newsletter-linux)
Matplotlib /Pylab，是一個比較輕量級的仿Matlab實現，版本更新也很快，目前最新的是支持Python2.4/2.3的 今年9月發佈的0.84,和Python 2.4 wxPython2.6u等新版本的兼容都很好 ,數值計算支持Numeric 和 Numarray,個人建議用Numarray，如果是Numeric，目前最好用23，不用24版本。如果你想使用Python 2.4，並且主要是一些2維圖形的開發，Matplotlib就很適合你。
Scipy,Matplotlib,Numeric 和 Numarray，他們一起的組合就成了Python在數值計算繪圖方面的利器，而且值得注意的是，他們都有一些共同的開發者，比如John Hunter, Jay T Miller等人,所以在兼容上很好。目前值得關注的還有一個東西就是numpy(http://sourceforge.net/projects/numpy)上新發布的 scipy_core0.4，個人猜測,這個因該將用於Scipy的新版本和Numarray 的接替,比較scipy0.32的core代碼和scipy_core0.4的代碼，如果修改代碼 ，scipy0.32_lib+scipy_core0.4應該可以用在python2.4上。