《Python数据分析》一1.9 从何处寻求帮助和参考资料

1.9 从何处寻求帮助和参考资料

对于Numpy和Scipy来说，主要的文档站点请访问http://docs.scipy.org/doc/。通过该页面，可以跳至http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/来浏览NumPy的参考指南、用户指南和多个教程。

在流行的软件开发论坛Stack Overflow上，也有数以百计的numpy方面的讨论。若感兴趣，可打开http://stackoverflow.com/questions/tagged/numpy页面。

很明显，我们可以使用SciPy、IPython或者其他软件来替代numpy库。如果有比较缠手的问题，或者想要持续关注numpy的开发进展，可以订阅numpy的讨论邮寄列表。相应的电子邮件地址是numpy-discussion@scipy.org。订阅后，每天收到的电子邮件数量不会太多，不过值得一提的是，你几乎不会收到任何垃圾邮件。

最重要的是，积极参与NumPy项目的开发人员还会回答讨论组中出现的问题，完整的列表可以在 http://www.scipy.org/Mailing_Lists中找到。

对于IRC用户，可以在irc://irc.freenode.net找到一个相关的频道，虽然该频道的名字是#scipy，但是这并不妨碍我们提问NumPy方面的问题，因为SciPy用户一般都比较熟悉NumPy，毕竟SciPy是以NumPy为基础的。在这个SciPy频道中，通常最少有50位成员保持在线。