费了几天功夫，终于将Python科学计算工具winpython给熟悉了个大概，基本满足自己的需要了。费话不多说，马上讲解决一下为什么python如此让人着迷：
1.下载
Python的IDE发行版有很多，不过，最常用的是winpython，它轻巧，包含了常用的科学计算工具包numpy，scipy，sklearn，matplotlib，还有可以调用C动态库的扩展包ctypes，更好的是它有32位和64位，我是经常需要用到超过4G的内存，所以我选择了64位版本。
2.工具包简介
winpython实际上是整合了IDE工具spyder和一些科学计算包，默认包含了以下工具包，有了这些工具包，完全可以替代MATLAB做科学计算：
numpy，scipy：数值计算工具包，里面我含了各种矩阵算，MATLAB有的，它基本上都有。不过，里面有array和matrix两种类型，最好是用array类型的，因为它的功能最全，大部分函数处理的类型都是array。scipy实际上包含了numpy的功能，并且还有2D绘图子工具包pylab，里面的plot用法很像matlab的。scipy里有各种最优化算法，矩阵操作，比如约束最优化，非约束最优化，矩阵求逆，矩阵分解，等等，它的官方在线文档：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/
matplotlib：2D和3D绘图工具，绘图功能强大，各种数据可视化表现方式，没有做不到的，只有你想不到的。
sklearn：各种学习算法，聚类算法都在里面，比如svm，k-means，KNN，PCA，随机森林等等一大堆。官方网站：http://scikit-learn.org/stable/
ctypes：能使python和c交流的工具包有好几个，但是我认这个最好用，因为，你可以用VS生成一个动态库，而ctypes则可以直接去调用动态库中的函数。当你要处理复杂运算时，用纯粹的python实现出来的会慢的有如世界末日，但是用C实现无疑是最快的办法，而ctypes则可以帮你轻松做到这一点。想想matlab和c的混编，光是数据提取和类型转换就是一堆，估计很多人会有种想死的感觉。由于ctypes实现了python便捷访问c动态库的功能，你会觉得python和c的混编是一件非常轻松快乐的事情。它的方便之处还在于，numpy或scipy的数据成员中是默认包含ctypes的，这使python到c函数的各种数据类型的参数传递变得异常简单。
3.关于opencv的python版本
opencv，搞cv的都很熟悉，值得高兴的是，opencv是有python版本的。如果matlab要调用opencv的函数麻烦的有如在地狱挣扎，那么在python中使用opencv就如同在天堂里跳舞一样。matlab读视频的函数耗时之大，我是亲身经历的，并且深受其害，但是opencv读视频是非常快速的，而pyhon可以很方便的调用opencv中的函数，所以这其中的好处自然不必多说了。
从上面的地址中下载现成的带ffmpeg的python_opencv，然后将里面的所有文件都拷贝到Lib\site-packages下同就可以使用了。或者你有耐心的话也可以从opencv的官方网站下载源码自己编译。
