python計算工具（Python簡單計算器）

本文目錄一覽：

• 1、python工具有哪些
• 2、Python科學計算常用的工具包有哪些?
• 3、有哪些值得推薦的 Python 開發工具

python工具有哪些

第一款：最強終端 Upterm

它是一個全平台的終端，可以說是終端里的IDE，有著強大的自動補全功能，之前的名字叫作：BlackWindow。有人跟他說這個名字不利於社區推廣，改名叫Upterm之後現在已經17000+Star了。

第二款：互動式解釋器 PtPython

一個互動式的Python解釋器，支持語法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的鍵入模式。

第三款：包管理必備 Anaconda

強烈推薦：Anaconda。它能幫你安裝許多麻煩的東西，包括：Python環境、pip包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。這些小事情小白自己一個個去做的話，容易遇到各種問題，也容易造成挫敗感。如果你想用Python搞數據方面的事情，安裝它就可以了，它甚至開發了一套JIT的解釋器Numba。所以Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞定了。

第四款：編輯器 Sublime3

如果你是小白的話，推薦從PyCharm開始上手，但是有時候寫一些輕量的小腳本，就會想到輕量級一點的工具。Sublime3很多地方都有了極大的提升，並且用起來比原來還要簡單，配合安裝Anaconda或CodeIntel插件，可以讓Sublime3擁有近乎IDE的體驗。

第五款：前端在線編輯器 CodeSandbox

雖然這個不算是真正意義上的Python開發工具，但如果後端工程師想要寫前端的話，這個在線編輯器太方便了，節省了後端工程師的生命。不用安裝npm的幾千個包了，它已經在雲端完成了，才讓你直接就可以上手寫代碼、看效果。對於React、Vue這些主流前端框架都支持。

第六款：Python Tutor

Python

Tutor是一個免費教育工具，可幫助學生攻克編程學習中的基礎障礙，理解每一行源代碼在程序執行時在計算機中的過程。通過這個工具，教師或學生可以直接在web瀏覽器中編寫Python代碼，並逐步可視化地運行程序。

第七款：IPython

如何進行互動式編程?沒錯，就是通過IPython。IPython相對於Python自帶的shell要好用的多，並且能夠支持代碼縮進、TAB鍵補全代碼等功能。如果進行互動式編程，這是不可缺少的工具。

第八款：Jupyter Notebook

Jupyter

Notebook就像一個草稿本，能將文本注釋、數學方程、代碼和可視化內容全部組合到一個易於共享的文檔中，以Web頁面的方式展示，它是數據分析、機器學習的必備工具。

第九款：Pycharm

Pycharm是程序員常常使用的開發工具，簡單、易用，並且能夠設置不同的主題模式，根據自己的喜好來設置代碼風格。

第十款：Python Tutor

這個工具可能對初學者比較有用，而對於中高級程序員則用處較少。這個工具的特色是能夠清楚的理解每一行代碼是如何在計算機中執行的，中高級程序員一般通過分步調試可以實現類似的功能。這個工具對於最初接觸Python、最初來學習編程的同學還是非常有用的，初學者可以體驗一下。

Python科學計算常用的工具包有哪些?

1、 NumPy

NumPy幾乎是一個無法迴避的科學計算工具包，最常用的也許是它的N維數組對象，其他還包括一些成熟的函數庫，用於整合C/C++和Fortran代碼的工具包，線性代數、傅里葉變換和隨機數生成函數等。NumPy提供了兩種基本的對象：ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc則是能夠對數組進行處理的函數。

2、SciPy：Scientific Computing Tools for Python

「SciPy是一個開源的Python演算法庫和數學工具包，SciPy包含的模塊有最優化、線性代數、積分、插值、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算。其功能與軟體MATLAB、Scilab和GNU Octave類似。 Numpy和Scipy常常結合著使用，Python大多數機器學習庫都依賴於這兩個模塊。」—-引用自「Python機器學習庫」

3、 Matplotlib

matplotlib 是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合互動式地進行製圖。而且也可以方便地將它作為繪圖控制項，嵌入GUI應用程序中。Matplotlib可以配合ipython shell使用，提供不亞於Matlab的繪圖體驗，總之用過了都說好。

關於Python科學計算常用的工具包有哪些，環球青藤小編就和大家分享到這裡了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。

有哪些值得推薦的 Python 開發工具

1、Python Tutor

Python Tutor是由PhilipGuo開發的一個免費教育工具，可幫助開發者攻克編程學習中的基礎障礙，理解每一行源代碼在程序執行時在計算機中的過程。通過這個工具，開發者可以直接在Web瀏覽器中編寫Python代碼，並逐步可視化地運行程序。如果你不知道代碼在內存中是如何運行的，不妨把它拷貝到Tutor里可視化執行一遍，加深理解。

2、IPython

IPython是一個for Humans的Python互動式shell，用了它之後你就不想再用自帶的Python

shell了，IPython支持變數自動補全，自動縮進，支持bashshell命令，內置了許多實用功能和函數，同時它也是科學計算和交互可視化的最佳平台。

3、Jupyter Notebook

JupyterNotebook就像一個草稿本，能將文本注釋、數學方程、代碼和可視化內容全部組合到一個易於共享的文檔中，以Web頁面的方式展示。它是數據分析、機器學習的必備工具。

4、Anaconda

Python雖好，可總是會遇到各種包管理和Python版本問題，特別是Windows平台很多包無法正常安裝，為了解決這些問題，Anaconda出現了，Anaconda包含了一個包管理工具和一個Python管理環境，同時附帶了一大批常用數據科學包，也是數據分析的標配。

5、Skulpt

Skulpt是一個用JavaScript實現的在線Python執行環境，它可以讓你輕鬆在瀏覽器中運行Python代碼。使用Skulpt結合CodeMirror編輯器即可實現一個基本的在線Python編輯和運行環境。