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如何在matplotlib中创build密度图？: 在RI可以通过执行以下操作来创build所需的输出 data = c(rep(1.5, 7), rep(2.5, 2), rep(3.5, 8), rep(4.5, 3), rep(5.5, 1), rep(6.5, 8)) plot(density(data, bw=0.5)) 在python（与matplotlib）最近我得到了一个简单的直方图： import matplotlib.pyplot as plt data = [1.5]*7 + [2.5]*2 + [3.5]*8 + [4.5]*3 + [5.5]*1 + [6.5]*8 plt.hist(data, bins=6) plt.show() 我也尝试了Normed = True参数，但除了尝试将高斯拟合到直方图以外无法获得任何其他内容。我最近的尝试是围绕scipy.stats和gaussian_kde ，在networking上的例子，但我迄今没有成功。

我应该使用scipy.pi，numpy.pi还是math.pi？: 在使用SciPy和NumPy的项目中，我应该使用scipy.pi ， numpy.pi还是math.pi ？

Python / SciPy的峰值searchalgorithm: 我可以自己写一些东西，通过find一阶导数的零交叉或某些东西，但它似乎是一个普通的function，被包含在标准库中。任何人都知道吗？我的具体应用是2D数组，但通常用于查找FFT中的峰值等。具体而言，在这些问题中，有多个强峰，而且有很多较小的“峰”是由噪声引起的，应该忽略。这些只是例子。不是我的实际数据： 1维峰值：二维峰值：峰值searchalgorithm将find这些峰值的位置（不仅仅是它们的值），理想情况下可以find真正的样本间峰值，而不仅仅是具有最大值的指数，可能使用二次插值或其他。通常你只关心几个强的峰值，所以他们要么select，因为他们高于一定的阈值，或者因为他们是一个有序列表的前n个峰值，按幅度sorting。正如我所说，我知道如何自己写这样的东西。我只是问是否有一个预先存在的function或包已知可以正常工作。更新：我翻译了一个MATLAB脚本，它适用于一维情况，但可能会更好。更新更新： sixtenbe为1-D案例创build了一个更好的版本。

将MATLAB代码转换为Python的工具: 我有一堆从我的MS论文，我现在想转换为Python（使用numpy / scipy和matplotlib）的MATLAB代码，并作为开源分配。我知道MATLAB和Python科学库之间的相似性，手动转换它们不会超过两周（假如我每天都在努力工作一段时间）。我想知道是否有任何工具可以做转换。

Python中的主成分分析: 我想使用主成分分析（PCA）降维。是numpy或scipy已经有了，还是我必须使用numpy.linalg.eigh推出自己的？我不只是想用奇异值分解（SVD），因为我的input数据是非常高维的（〜460维），所以我认为SVD比计算协方差matrix的特征向量要慢。我希望find一个预制的，debugging过的实现，它已经为什么时候使用哪种方法做出了正确的决定，也许还有其他我不知道的优化。

numpy，scipy，matplotlib和pylab之间的混淆: Numpy，scipy，matplotlib和pylab是使用python进行科学计算的常用术语。我只是学习了一些关于pylab的内容，我感到困惑。每当我想要导入numpy时，我总是可以这样做： import numpy as np 我只是想，一旦我做到了 from pylab import * numpy也会被导入（使用np别名）。所以基本上第二个比第一个做更多的事情。有几件事我想问：是不是pylab只是numpy，scipy和matplotlib的包装？由于np是pylab中的numpy别名，pylab中的scipy和matplotlib别名是什么？（据我所知，plt是matplotlib.pyplot的别名，但我不知道matplotlib本身的别名）

使用pip安装SciPy和NumPy: 我试图在我分发的包中创build所需的库。它需要SciPy和NumPy库。在开发的同时，我安装了两个使用 apt-get install scipy 它安装了SciPy 0.9.0和NumPy 1.5.1，并且工作正常。我想用pip install来做同样的事情 – 为了能够在我自己的包的setup.py中指定依赖关系。问题是，当我尝试： pip install 'numpy==1.5.1' 它工作正常。但是之后 pip install 'scipy==0.9.0' 悲惨地失败了 raise self.notfounderror(self.notfounderror.__doc__) numpy.distutils.system_info.BlasNotFoundError: Blas (http://www.netlib.org/blas/) libraries not found. Directories to search for the libraries can be specified in the numpy/distutils/site.cfg file (section [blas]) or by setting the BLAS environment variable. 我如何得到它的工作？

按列sortingNumPy中的数组: 我怎样才能sorting在NumPy第n列数组？例如， a = array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [0, 0, 1]]) 我想在第二列中sorting行，这样我就回来了： array([[0, 0, 1], [1, 2, 3], [4, 5, 6]])