1.如何安装numpy和scipy
2.Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
3.常用的十大python图像处理工具
4.指标权重建模系列一：白话熵权法赋权值（赋python源码）
5.ubuntu下安装numpy和scipy正确方法
6.翻译搬运SciPy-Python科学算法库

如何安装numpy和scipy

       NumPy是一个定义了数值数组和矩阵类型和它们的基本运算的语言扩展。

       SciPy是一种使用NumPy来做高等数学、信号处理、优化、统计和许多其它科学任务的语言扩展。

       å­¦ä¹ è¿™ä¸¤ä¸ªå·¥å…·çš„话，官方有很详细的文档和教程来帮助入门：我是传送门

       å¦å¤–，还有一本书《NumPy and SciPy》，很薄，才页：我是传送门

       å¦‚何安装NumPy和SciPy

       ä¹‹æ‰€ä»¥å†™è¿™ç¯‡æ–‡ç« ä¸»è¦æ˜¯å› ä¸ºSciPy官网貌似强推安装基于Python的庞大软件（Software Distribution），但是安装这些软件一般就要删除之前的Python，有点太伤筋动骨了，之后找了好久才在官网的角落找到了SciPy的干净的扩展包= =.. 这篇文章就当给后人某个方便吧

       å®‰è£…NumPy和SciPy有两种方法:

       ç¬¬ä¸€ç§æ–¹æ³•æ˜¯å®‰è£…基于Python开发的完整的软件（Software Distribution），这些软件里一般继承了很多python扩展包，还有一些其他的实用的的工具，比如IPython，Spyder等。这种方法的有点就是简单，一劳永逸，傻瓜式安装，就跟安装普通的程序一样，并且一下就安装了很多扩展包；缺点就是体积略大，一般要删除之前的纯净版Python，因此之前如果有东西（比如Python的IDE）的配置是基于之前的纯净版Python的话，就需要重新配置了。当然这些也都很简单，新安装的Python一般就在这些软件的某个文件夹里。

       SciPy的官网就有这些软件的安装地址，链接在这里：我是传送门

       å…¶ä¸­Python(x,y)貌似比较有名，国内有人还基于这个软件写了本科学计算的书，叫《Python科学计算》

       å¤§å®¶å–œæ¬¢å“ªä¸ªå°±ä¸‹å“ªä¸ªå¥½å•¦~

       ç¬¬äºŒç§æ–¹æ³•æ˜¯å®‰è£…Python扩展包，由于SciPy是基于NumPy的，所以需要先安装NumPy，再安装SciPy。这种方法稍微麻烦一点，但是也能在分钟内搞定（不算下载时间）。优点就是安装的东西体积小，也不用伤筋动骨的删以前的Python

       NumPy下载链接在这里：我是传送门

       Windows系统的话直接下对应的exe文件就好，点开就直接装了，简单易行。Linux系统就要下载tar包了，然后cd到对应目录执行python setup.py build, python setup.py install应该就可以了（没试过，不过一般都这样）

       SciPy下载链接在这里：源码包，可执行文件

       Windows下直接下载可执行文件，直接就能装了。Linux下还是要下源码包，然后用上面的方法安装（同没试过，不过应该是这样）

       æµ‹è¯•æ˜¯å¦å®‰è£…成功：

       NumPy的话，在IDLE里面执行importnumpy，如果没报错一般就安装好了

       SciPy的话，在IDLE里面执行importscipy，如果没报错一般就安装好了

Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）

       T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前，linux火车源码需确保数据符合正态分布，并且样本方差具有相似性。源码时代天眼T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。

       实现T检验的Python代码如下：

       python

       import numpy as np

       import scipy.stats as stats

       # 示例数据

       data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

       data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

       # 独立样本T检验

       t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)

       print(f"T统计量：{ t_statistic}")

       print(f"显著性水平：{ p_value}")

       # 根据p值判断差异显著性

       if p_value < 0.:

        print("两个样本的均值存在显著差异")

       else:

        print("两个样本的均值无显著差异")

       运行上述代码，将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断，搜索存储源码若p值小于0.，则可认为两个样本的均值存在显著差异；否则，认为两者均值无显著差异。仿猫眼源码

       实现效果

       根据上述代码，执行T检验后，得到的财神赚源码输出信息如下：

       python

       T统计量：-0.

       显著性水平：0.

       根据输出结果，T统计量为-0.，显著性水平为0.。由于p值大于0.，我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.时，两个样本的均值无显著差异。

常用的十大python图像处理工具

       åŽŸæ–‡æ ‡é¢˜ï¼š Python image manipulation tools.

       ä½œè€… | Parul Pandey

       ç¿»è¯‘ | 安其罗乔尔、JimmyHua

       ä»Šå¤©ï¼Œåœ¨æˆ‘们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。

       å›¾åƒå¤„理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。Python成为这种图像处理任务是一个恰当选择，这是因为它作为一种科学编程语言正在日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具供大家使用。

       è®©æˆ‘们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧。

       1.scikit-image

       scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。

       èµ„源

       æ–‡æ¡£é‡Œè®°å½•äº†ä¸°å¯Œçš„例子和实际用例，阅读下面的文档：

       /abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials

       ç”¨æ³•

       ä¸‹é¢æ˜¯ä¸€ä¸ªä¾‹å­ï¼Œå±•ç¤ºäº†OpenCV-Python使用金字塔方法创建一个名为“Orapple”的新水果图像融合的功能。

       6. SimpleCV

       SimpleCV 也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它，你就可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而且不需要先学习了解位深度、文件格式、颜色空间等。

       å®ƒçš„学习曲线大大小于OpenCV，正如它们的口号所说“计算机视觉变得简单”。一些支持SimpleCV的观点有：

       å³ä½¿æ˜¯åˆå­¦è€…也可以编写简单的机器视觉测试摄像机、视频文件、图像和视频流都是可互操作的资源

       å®˜æ–¹æ–‡æ¡£éžå¸¸å®¹æ˜“理解，而且有大量的例子和使用案例去学习：

       /hhatto/pgmagick

       ç”¨æ³•

       ä½¿ç”¨pgmagick可以进行的图像处理活动很少，比如：

       å›¾åƒç¼©æ”¾

       è¾¹ç¼˜æå–

       . Pycairo

       Pycairo是图像处理库cairo的一组Python捆绑。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度 。Pycairo是cairo的一组绑定，可用于从Python调用cairo命令。

       èµ„源

       Pycairo的GitHub库是一个很好的资源，有关于安装和使用的详细说明。还有一个入门指南，其中有一个关于Pycairo的简短教程。

       åº“：/pygobject/pycairo指南：/scipy/scipy。探索这些工具，将有助于深化对Python科学计算的理解。