NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵matrix)。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。其主要功能包括包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。
NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。
Matplotlib是 Python 的一个绘图库。它包含了大量的工具，你可以使用这些工具创建各种图形，包括简单的散点图，正弦曲线，甚至是三维图形。Python 科学计算社区经常使用它完成数据可视化的工作。
NumPy的下载地址：https://pypi.python.org/pypi/numpy
Matplotlib的下载地址：https://pypi.python.org/pypi/matplotlib
可以在下载列表中选择相应的下载连接下载，因为我自己使用的是py2.7 所以我选择：
可以下载到俩个whl文件，whl文件是py库安装文件，这点有点类似Linux环境下的软件安装，我们先要配置一个下pip命令的环境变量。
首先找到py安装路径下的script文件夹。
然后copy这个路径，添加到环境变量中。
然后在cmd中安装两个安装包
这样这两个狂拽炫酷吊炸天的库就安装好了
让我们来测试一下
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)
Z = np.sin(R)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.cm.hot)
ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap=plt.cm.hot)
ax.set_zlim(-2, 2)
plt.show()
