1.numpy(高效多维数据表示)

NumPy数组可以将许多数据处理任务表述为简洁的数组表达式，否则需要编写循环。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。通常矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级，尤其是各种数值计算。

假设我们想要在一组值(网格型)上计算函数sqrt(x^2 + y^2)。np.meshgrid()函数接受两个一维数组，并产生两个二维矩阵，对应于两个数组中所有的(x, y)对。

points = np.arange(-5, 5, 0.01) #1000个间隔相等的点。xs, ys = np.meshgrid(points, points)z = np.sqrt(xs ** 2 + ys ** 2)

2.scipy(数值计算)

Scipy在Numpy的基础上则加了众多的数学计算，科学计算以及工程计算中常用的模块，例如线性代数，常微分方程的数值求解，信号处理，图像处理，系数矩阵等。在本章中，将通过实例介绍Scipy中常用的的一些模块。为了方便读者理解，在示例程序中使用matplotlib，TVTK以及Mayavi等扩展绘制二维以及三维图表。

Scipy的special模块是一个非常完整的函数库，其中包含了基本数学函数，特殊数学函数以及Numpy中出现的所有函数。

伽马(gamma)函数γ时概率统计学中经常出现的一个函数，它计算公式如下：<