Python简明教程：科学计算和数据处理
Python for scientific research
前言
Python是一门优秀的编程语言，优秀到你只要在百度或者谷歌里面输入“py”就立刻由算法联想出一系列与Python有关的关键词，进入后更是会得到海量的相关内容，其中很大一部分就是教程，特别是“Python tutorial for beginners”云云。为什么还要写这个教程呢？主要有下面几点考虑：
首先，当前大多数的Python教程目的是“入门”，是真正的for beginner，仅对其基本语法泛泛而谈，没有的针对性。特别是针对科学研究方面的Python的中文教程还很少。当然，读者可以通过谷歌或者雅虎等搜索到很多Python应用于科研方面的英文教程，但对于大多数国内朋友来说，读英文还是相对比较容易疲劳的。读者通过本教程，可以比较容易地获取一些针对性较强的知识。
第二，本人是一名普通的科研工作者，在我的日常研究工作中Python是必不可少的科研工具。特别是在国外进行科研工作时，深切地感受到Python的强大和灵活性，另一方面，也耳濡目染了老外对开源软件的执着。特别是在本人研究的湍流射流领域，从实验数据处理到论文撰写，再到论文最终发表，大部分工作用Python和Notebook完成。
第三，与上一篇Markdown学习笔记一样，作为本人的学习和使用记录，同时也可以作为我的研究生的一份快速入门手册。
此外，还需要特别说明的是，作者并非程序员，因此对于本教程，主要还是从日常科研工作应用的角度来展开。由于工作比较忙，本教程也不能一蹴而就，只能得空就写一点了。
Why Python?
关于Python的各种好处，相信大家在网上已经读过许多了，这里不再赘言。我之谈几点与自己研究相关的体会：
- 可移植性。Python是一个跨平台语言，研究工作中往往同时用到windows和linux系统，因此Python就是一个很好的选择。
- 扩展性强。研究所需的工具，基本都有相关的Python库来提供，可以说只有想不到，没有搜不到！
- 代码简洁。这一点对于科研中的数据处理和数学建模特别有用。比如求解方程组，恐怕我们大多数人并不想花太多时间去自己写一个TDMA之类的东西，而是希望通过调用几个简单的函数实现。这一点与老大哥Matlab一样，但是Matlab收费啊，破解也只是权宜之计，国家对知识产权的保护一定会越来严格的。举个简单的例子，要实现交换两个变量（a=3; b=4)的值，C语言代码如下：
int t;
t=a;
a=b;
b=t;
而Python只需：
a,b = b,a
一行代码足矣！
- 优雅。虽然你一定会在其他教程里看到，这一点必须要再次强调。个人愚见：对于编程，优雅也是一种生产力！
目录
Hello!
国际惯例，你的第一个Python程序（2.x版本）：
print 'Hello, Captain!'
或者（3.x版本）：
print('Hello, Again!')
Enjoy.
