Sympy geometry module does not offer function to calculate second moments of area of an arbitrary polygon. However, the algorithm to calculate the moments are quite simple. I simply post the codes for calculating second moments of area here for those who maybe interested in this function.
Christoph Gohlke provides a page to release unofficial binaries of python packages. However, for rpy2 and pycuda you may have to use exactly the same version of R or cuda toolkit to use the binary. Therefore, if you do not want to use that version, you may have to compile the package yourself. For the case of rpy2, the process is quite simple. Since the offical rpy2 site does not offer any suggestion on howto build it under Windows, you can compile and install rpy2 under Windows by following this article.
这个话题似乎离ggplot的内容有点远，但是实际上由于离散变量和连续变量在图形中的表现差别很大，所以不得不在这里稍微提出来说一下这两种变量的区别和联系。
在R中，数值变量被定义为连续变量，而factor和字符被定义为离散变量。这种差异在绘图中是本质的，在后面讲到scale_*函数时会更加明显。在这里，读者只需要知道这两类变量的处理很相当不同的。如果你知道一个变量是离散变量，最好在绘图的时候将这个变量转换为factor。而对于希望作为离散变量处理的连续变量可以使用ggplot中提供的函数cut_interval或者cut_number，两者的区别是一个是按照变量的取值来切分，一个是按照变量的个数来切分。当然，R的base里也有cut函数，可以完成类似的功能，读者可以根据个人喜好选择。
很显然geom_*中geom就是geometry的缩写，所以geom_*是用来定义用什么样的几何属性来显示数据的。这基本是大部分图形库对于图像的定义，一来你需要回答的是你要画散点图呢，还是曲线图呢，是多边形呢还是其他的。然后再去看怎么用每个函数。ggplot在这方面使用geom_*来构建这种映射。
这是ggplot里第一个难以理解的概念，aes是aesthetic mapping的缩写，也即“美学映射”。文档里对aes是这么描述的：
Generate aesthetic mappings that describe how variables in the data are mapped to visual properties (aesthetics) of geoms.
也就是aes是用来构造数据到可见属性的映射的函数，也就是描述图像的横坐标，纵坐标，颜色，大小等等性质使用什么数据来定义。
ggplot 是一个2D绘图的绘图库，和大部分市面上的大部分免费的绘图工具一样，ggplot仅提供2D。同时，ggplot2的学习成本也比一般的绘图库要高，花两倍于正常绘图软件的时间，你可能连基本的绘图都不能随心所欲。那么为什么还要大费周章的再学习ggplot呢？
ffmpeg功能强大，选项复杂，大多数情况下根本顾不过来。对于一般运用来讲，情况并不很多，这里整理一部分常见的任务，以供使用时参考:
Office套件的重度用户们，推荐一个网站给你们OfficeTips。网站上给出了不少通过VBA和系统API实现的Office中没有实现的功能。还有一些VBA的范例，很有内容。
