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计算机方面的科研，很大一部分是用模拟或者仿真完成的。所谓的理论研究大概就是这样吧，可惜我之前不知道。我还以为很高深，因此当时就义不容辞的选择了做工程。为了混毕业，我也得发文章啊。

做仿真或者模拟，有人用别人写好的比较成熟的仿真器。网络方面有NS-2（现在应该NS-3了吧？），模拟TinyOS平台上程序的运行的话可以用TOSSIM或者Avrora。不过，对于小型的模拟还要了解这些在时间成本上就比较麻烦了。因此，对于WSN（WIreless Sensor Networks）我们自己写程序模拟节点及其通信就比较方便简单了。

有师兄用Java模拟，也有师兄用C#模拟，我选了个Python。对，就是接下要要说的那个。

Python在小型的科学计算方面绝对是强悍的：语言通俗易懂，极像英语，又有很强大的科学计算库，听说可以完全取代Matlab了。因为Ruby很像Python，并且我感觉Ruby比Python优雅。所以，我特意去网上查了下Ruby在科学计算方面的应用。

果不其然，用它来做科学计算的日本人偏多，估计是因为Ruby产地在日本吧。Ruby is beautiful (but I’m moving to Python)这篇文章则更是说出了为什么从心爱的Ruby转向Python。

当然，从书籍上也能发现，介绍Ruby做科学计算的书比Python的少很多。

推荐相关资源：

1. Matplotlib for Python Developers. 书籍，网上可以找到电子书。我就是用Matplotlib这个库完成一系列计算甚至画数据图的，不用什么Excel或Origin画（它们也很强大）。
2. Python Algorithms. 用Python学算法，再也不用看什么C++或者伪代码了。
3. Python in Science. 一个博客，里面有些实例比较实用，需用代理才能上。

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