Python科学计算平台（WinPython）
1. Python科学计算工具主要工具包【1】：
（1）NumPy：数值计算工具包，包含各种矩阵算。NumPy为Python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都进行数组化，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本来需要在Python级别进行的循环，放到C语言的运算中，明显地提高了程序的运算速度。
（2）SciPy：在NumPy基础上增加了众多的数学计算、科学计算以及工程计算常用模块，如：线性代数、常微分方程求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等。
（3）Matplotlib：综合2D、3D绘图库，提供了一整套和MATLAB类似的绘图函数集，绘图功能强大。
（4）Pandas：基于NumPy开发，提供了更高级的数据处理功能，
（5）SymPy：是一个符号计算的Python库，用它可以进行数学表达式的符号推演和演算，由Python写成，不依赖于外部库。
（6）sklearn：构建在Numpy、SciPy、matplotlib之上，实现了多种算法，比如svm，k-means，KNN，PCA，随机森林等等一大堆，主要用作机器学习。
个人观点：
强烈不推荐一开始就手动安装各种库，建议使用集成开发工具WinPython先运行起来，因为安装并不需要多少技术含量，真正有价值的是工具之上的“内容”。
2. 以上库都已包含在WinPython软件中，官网查看：
在配置winPython-64bit-3.5.4.0Qt5前，建议先配置下pip的源，提高下载速度。
（1）在win7的地址栏中输入：
%appdata%
（2）在跳转到的目录下创建文件夹pip，并在此文件夹下新建pip.ini文件，添加内容：
[global] index-url = https://pypi.doubanio.com/simple
3. 安装包下载，并安装，目录文件如下：
4. 安装目录的简单介绍：
（1）python-3.5.4.amd64 ：Python及其各类库接口的文件夹。
（2）Jupyter Notebook（即：IPython Notebook）：可用来处理数据、写研究报告，甚至编写书籍（如：《Python科学计算（第2版）》 张若愚 清华大学出版社）。
（3）Spyder ：python集成开发环境，打开程序就可以创建并运行.py文件，界面风格和Matlab类似。
（4）WinPython Control Panel ：用来管理库的安装和卸载，方便用户管理开发库。
5. 双击WinPython打开集成开发环境，运行一个简单的例程，如下：
附测试代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Sep 10 12:00:30 2017
@author: lu
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(1,50,50)
m=3
beta=1.0
y1= beta**(-m)*x**(m-1)
y2 = np.math.factorial(m-1)
y3 =np.exp(-x/beta);
y = y1/y2*y3;
plt.plot(x,y,label="$f(x)$",color="red",linewidth=2)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("f(x)")
plt.title("Erlang")
plt.legend()
plt.show()除以上提到的各类计算库外，在目录" ...\python-3.5.4.amd64\Lib\site-packages "下可以看到有很多很多...各类库。
参考来源：
[1] 《Python科学计算（第2版）》 张若愚 清华大学出版社