Tuesday, 16. May 2006, 14:14:09
numerical, python, scipy, numpy
因作课题的需要，使用python作为粘合剂连接多个程序，包括商业的、开源的和自己写的。其中需要对中间数据进行处理作一些数值计算，这个工作可以在fortran中完成的，但是需要将数据从python程序流中导出导入，显得麻烦。所以还是选择SciPy, NumPy来做，它们已经把矩阵这种数值计算常用的对象包装完整，并在此基础上封装了多个开源的数值计算包比如blas, linalg, fitpack 等等，对付一般的计算足够用了。
之前对于 NumPy, Numeric, Numarray, Scipy 之间的关系非常困惑，在看了
History of Scipy 之后，有了一些大致的了解，看来
NumPy+SciPy 将是数值蟒的首选了。
Tuesday, 16. May 2006, 04:55:04
scipy, python
关于numpy, numeric, numarray, scipy 复杂的演化历史在
scipy的网站上有相关解释，随手翻译了一下
Numeric的诞生故事开始于1995年。Jim Hugunin在Jim Fulton, David Ascher, Paul DuBois, Konrad Hinsen等众人的帮助下开发了Numeric。 不过当时Numeric就有了很多名字：Numerical Python, Numerical, NumPy。 比如 SourceForge 上的名字是 numpy，而CVS中的名字是 Numerical。另外Konrad Hinsen 开发了 ScientificPython 程序包，他把它也称为 Numerical Python。
SciPy的诞生一些人在他们的科研代码中使用 Numeric 并开发了自己的模块。2001左右, Travis Oliphant, Eric Jones 和 Pearu Peterson 将他们的模块整合到一起，释放出一个超级程序包，SciPy 就此诞生。
numarray的诞生Numeric的开发进度渐渐缓慢下来，人们想扩展它的功能，而且希望 Numeric可以进入python标准库，但是Guido van Rossum 指出根据Numeric当时的开发情况根本无法维护下去。
于是，Space Science Telescope Institute 的 Perry Greenfield, Todd Miller和Rick White开发了numarray来替代Numeric。numarray的代码质量基本达到python的水平，具有相当的灵活性，在与其他的替代品的比较中也显示出了优势。而且操作大型矩阵速度很快。
分裂: Numeric vs. numarray遗憾的是，numarray对于小型矩阵的操作相当慢。而且numarray用于创建ufuncs的C API没有Numeric的方便。导致SciPy从Numeric转向numarray遇到很大困难。整个社区因此产生分裂：一些人只为numarray写代码，把它看作下一代的Numeric，而其他人为Numeric写代码，因为他们需要SciPy。
合并，NumPy的诞生2005初，Travis Oliphant想把社区重新联合回归到单个数组(array)程序包。 他重构了Numeric的代码，使其更易维护，能够灵活的实现numarray的特性。他把这个新的多维数组项目命名为 SciPy core，试图将它用于SciPy。
问题是，人们错误的认为Numeric已经被SciPy包容了，他们必须安装SciPy才能使用数组对象。于是这个多维数组项目被赋予一个全新的名字 'NumPy'。
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