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python 在数字编程领域——传统上被认为不属于脚本语言范围的领域,但已经成长为python 最吸引人的用例之一——也被大量使用。这里最突出的,就是之前提过的 numpy 这个高性能的python数字编程扩展,它包括了如数组对象、标准数学库接口还有其他更多的高级工具。通过将在编译型语言中编码的数字程序集成到 python 中以加快速度,numpy 将 python 变成了一个高级的但容易使用的数字编程工具,能经常替换在传统编译型语言如 fortran 或 c 中编写的现存代码。

其他的 python 数字工具支持动画、3d可视化、并行处理等等。比如,流行的 scipyscientificpython 等扩展提供了科学编程工具的额外库并用 numpy 作为核心组件。python 的 pypy(在第 2 章中讨论) 实现在数字领域也开始流行,部分是因为这种领域中很常见的重度算法化代码在 pypy 中能运行得快很多——通常快 10 倍到 100 倍。

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