本文主要是介绍Python 技术网址，杂项笔记等，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
官网
Numpy:
https://numpy.org
NumPy（Numerical Python）是Python的一种开源的数值计算扩展。
这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），
支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
Scipy:
https://scipy.org
Scipy是基于Numpy在科学计算领域非常强大的一个库。在优化、非线性方程求解、常微分方程等方面应用广泛，
因此可以与Numpy、pandas、matplotlib结合来替代Matlab。
Pandas:
https://pandas.pydata.org
在Python中，pandas是基于NumPy数组构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。
pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。
Matplotlib:
https://matplotlib.org
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。
Python安装包国内镜像:
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
pip安装模块：
pip install <module> -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
PyQT5：
https://legacy.gitbook.com/book/maicss/pyqt5/details
这篇关于Python 技术网址，杂项笔记等的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
