Question

最后，尽管Python的核心数字类型提供的功能对于大多数应用程序已经够用了，还是有大量的第三方开源扩展可以用来解决更加专门的需求。由于数字编程是Python的常用领域，你将会发现众多的高级工具。

例如，如果你需要做一些正式的数字计算，一个叫做NumPy(Numeric Python)的可选的Python扩展提供了高级的数字编程工具，例如矩阵数据类型、向量处理和高级的计算库。像Los Alamos和NASA这样的核心科学编程组织，使用带有NumPy的Python来实现此前用C++、FORTRAN、Matlab编写的任务。Python和NumPy的组合往往可以比作是一款免费的、更加灵活的Matlab，可以得到NumPy的性能以及Python语言及其库。

由于NumPy如此高级，我们不打算在本书中进一步介绍它。你可以通过在Python的PyPI站点或者通过搜索Web，来找到对高级数字编程的其他支持，包括图形工具和绘制工具、统计库以及流行的SciPy包。另外，还要注意，NumPy目前是一个可选的扩展；还没有纳入到Python中，必须单独安装。