| Packages/Software | Description |
| NumPy |
NumPy 官網 http://www.numpy.org/ NumPy 源代碼：https://github.com/numpy/numpy |
| SciPy |
SciPy 官網：https://www.scipy.org/ SciPy 源代碼：https://github.com/scipy/scipy |
| Pandas | 官網：https://pandas.pydata.org/ |
| Matplotlib |
Matplotlib 官網：https://matplotlib.org/ Matplotlib源代碼：https://github.com/matplotlib/matplotlib |
| Seaborn | 官網：https://seaborn.pydata.org/ |
| Scikit-learn | 官網：https://scikit-learn.org/stable/ |
| Anaconda | 官網：https://www.anaconda.com/distribution/ |
各組件的安裝方法類似，以NumPy為參考。
Python 官網上的發行版是不包含 NumPy 模塊的，我們可以使用以下幾種方法來安裝。
對于許多用戶，尤其是在 Windows 上，最簡單的方法是下載以下的 Python 發行版，它們包含了所有的關鍵包
（包括 NumPy，SciPy，matplotlib，IPython，SymPy 以及 Python 核心自帶的其它包）：
Anaconda: 免費 Python 發行版，用于進行大規模數據處理、預測分析，和科學計算，致力于簡化包的管理和部署。
支持 Linux, Windows 和 Mac 系統。
Enthought Canopy: 提供了免費和商業發行版。持 Linux, Windows 和 Mac 系統。
Python(x,y) : 免費的 Python 發行版，包含了完整的 Python 語言開發包 及 Spyder IDE。
支持 Windows，僅限 Python 2 版本。
WinPython:另一個免費的 Python 發行版，包含科學計算包與 Spyder IDE。
支持 Windows。
Pyzo: 基于 Anaconda 的免費發行版本及 IEP 的交互開發環境，超輕量級。
支持 Linux, Windows 和 Mac 系統。
安裝 NumPy 最簡單的方法就是使用pip 工具：
pip3 install --user numpy scipy matplotlib
--user 選項可以設置只安裝在當前的用戶下，而不是寫入到系統目錄。
默認情況使用國外線路，國外太慢，我們使用清華的鏡像就可以:
pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
測試是否安裝成功：
>>> from numpy import *
>>> eye(4)
array([[1., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 1.]])
以NumPy為例，更多玩法請查看官方文檔。
| 函數 | 描述 |
|---|---|
| dot | 兩個數組的點積，即元素對應相乘。 |
| vdot | 兩個向量的點積 |
| inner | 兩個數組的內積 |
| matmul | 兩個數組的矩陣積 |
| determinant | 數組的行列式 |
| solve | 求解線性矩陣方程 |
| inv | 計算矩陣的乘法逆矩陣 |
numpy.vdot() 函數是兩個向量的點積。
如果第一個參數是復數，那么它的共軛復數會用于計算。
如果參數是多維數組，它會被展開。
import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([[11,12],[13,14]]) # vdot 將數組展開計算內積 print(np.vdot(a,b))
輸出結果為：
130
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