详细引见Python科学计算中最常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython，涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等多方面的内容。

由于Python语言的简约性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。
例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。
众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。
而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。
因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。

scipy_求解方程组

ReadMeReleaseVersionbeta_1.0index.pyimageMatlab.pyThisismoreorlessawrapperforMatplotlibimagingfunctionssuchthattheirbehaviorisequivalent,intermsofcolormap,aspectandsoforth,totheexpectedbehaviorofMatlab'sfunctions.sepVocal.pyThisscriptcanbeusedtoexecutethedesiredseparation.Seebelowforanexampleofuseofthisfile.SIMM.pyThisscriptimplementstheactualalgorithmforparameterestimation.ItismainlyusedbysepVocal.py.tracking.pyTheViterbidecodingalgorithmisimplementedinthisscript.Requirements:ThesescriptshavebeentestedwithPython2.7,Thepackagesthatarerequiredtorunthescriptsarepydub,ffmepg,Numpy,Spicy,Matplotlib.Onecanrespectivelyfindthelatestversionsatthefollowingaddresses:http://pydub.com/https://ffmpeg.orghttp://numpy.org/http://scipy.org/http://matplotlib.sourceforge.net/Notes:Preferrecentversionsoftheabovepackages,inordertoavoidcompatibilityissues,notablyforMatplotlib.Notethatthislatterpackageisnotnecessaryfortheprogramtorun,althoughyoumightwanttowatchabitwhatishappening!Spicyshouldbeversion0.8+,sinceweuseitsio.wavefilemoduletoreadthewavefiles.Weonceusedtheaudiolabmodule,butitwouldseemthatitisabitmorecomplicatedtoinstall(withthebenefitthatmanymorefileformatsareallowed).Usage:Theeasywaytousethesescriptsistoruntheexecpackageofourreleaseversion:http://www.github.com/beata_1.0formoredevelop:youcanruntheindex.pyonpycharmdirectly.note:theoutputfileswillcreateunderyousourcewavfile.ContactMeEmail:xlzhang14@fudan.edu.cn

win64下python3.7的scipy包，为了利便放在这里供大家下载

机器学习FileTypeIdentifier：一种机器学习算法，用于自动识别文件编写的编程语言类型。
要求Python模块：theano、numpy、scipy、scikit-learn(sudo)pipinstalltheanonumpyscipyscikit-learn用法现在，您可以通过以下命令运行脚本：pythonmain.py或者pythoncode_identifier.py并按照帮助信息（使用部分。
）。
code_identifier.py是用Theano实现的，而main.py是用Scikit-Learn实现的。
PS：这个工具的使用还是有点小技巧的，在near功能上应该愈加人性化。

1.Unity-2019.2.1f12.python-3.53.dlib-19.184.numpy-1.15.45.torch-1.1.06.opencv-contrib-python3.4.0.127.tqdm-4.23.48.argparse-1.4.09.scipy-1.0.110.tensorboardX网易的研究者提出了一种游戏角色自动创建方法，利用Face-to-Parameter的转换快速创建游戏角色，用户还可以自行基于模型结果再次进行修改，直到得到本人满意的人物。
此项目按照论文里的描述建立。
Face-to-ParameterTranslationforGameCharacterAuto-Creation对于输入图片，通过此工具dlib进行脸部截取。
pip3installdlib或者使用conda安装condainstall-cmenpodlibdlib引用模型下载地址:http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landm

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。