大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程积分的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python编程积分的解答，让我们一起看看吧。
一个合格的Python工程师，应该具备怎样的编程水平？
首先你这个python工程师范围太大，是后端开发工程师还是数据分析工程或者人工智能方面的工程师，建议你给自己先定位清楚，楼上几个回答都是关于数据分析方面的，或者也可能是打广告的。扎实的基础语法肯定是所有python工程师合格的基础，不要觉得敲完了python基础语法就觉得自己基础语法合格了，这个还需要深挖，比如说闭包，迭代器，生成器，上下文管理以及他们的协议，得十分清楚。当然更高级的还有元类了，动态绑定类方法以及属性了，垃圾回收这些知识。就后端开发工程师来讲，django，flask，tornado这三个框架熟悉其中之一，那是基本的，有可能就全部熟悉，并研究过他们的源码。数据库方面，你需要了解一个关系数据库和一个非关系数据库，建议是mysql和redis当然postgresql以及mongdb
也可以。然后就是消息对列了，celery，MQ等等。如果更深入则需要研究分布式架构方面的。总而言之，扎实的基础语法+框架+关系数据库+非关系数据+异步消息对列就可以称之为一个合格的后端开发工程师。
python的科学计算库有哪些？
Python有很多科学计算库，以下是一些常用的：
NumPy：NumPy是Python科学计算的基础库之一，提供了大量的数学函数和操作，如数组计算、线性代数、傅里叶变换等。
SciPy：SciPy是一个用于科学和工程计算的库，基于NumPy，提供了更多的科学计算工具，如最优化、线性规划、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理等。
Matplotlib：Matplotlib是一个用于绘制数据可视化的库，可以创建各种类型的图表，如线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。
Pandas：Pandas是一个用于数据分析和处理的库，可以处理各种类型的数据，如表格数据、时间序列数据、文本数据等，并提供了大量的数据处理和分析工具。
Numba：Numba是一个用于加速Python代码的库，可以对Python代码进行即时（JIT）编译，使得代码运行速度更快。
Cython：Cython是一个Python扩展语言，可以用于加速Python代码，也可以用于C扩展模块。
IPython：IPython是一个增强版的Python交互式shell，提供了大量的交互式特性，如自动补全、代码片段、魔法命令等。
Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一个Web应用程序，可以在其中编写和运行Python代码块，还可以添加文本注释和图形化输出，非常适合数据分析和可视化等任务。
在Python中很多高级库都是基本Numpy科学库去做的。之前如果用Python对数据进行操作，需要一行一行或者一个一个数据的去进行操作。
而在Numpy中，则是封装了一系列矩阵的操作：首先把数据转换成一系列矩阵的[_a***_]，然后再对矩阵进行操作。这样既高效，也省时。Numpy封装了一系列的函数函数，方便我们去操作矩阵。Numpy中一行代码就顶Python中十几行的代码。
到此，以上就是小编对于python编程积分的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程积分的2点解答对大家。
