使用IDE创建一个Python工程，导入（import）Tensorflow和PyTorch、NumPy和MatPlotlib库，编写并运行一个Python程序，使用CPU进行大量线性运算，分析运行速度。

在Python中，使用集成开发环境（IDE）如PyCharm、Visual Studio Code等创建一个新的Python项目，步骤如下：

1. **创建项目**: 打开IDE，选择"New Project"或"Create New File"，然后选择"Python"作为语言。

2. **添加库依赖**:
- 导入所需的库：在`requirements.txt`文件中，或者直接在项目的`__init__.py`（如果有的话）或主脚本中添加库导入语句。例如，对于Tensorflow、PyTorch、NumPy和Matplotlib，可以这样写：

     import tensorflow as tf
     import torch
     import numpy as np
     import matplotlib.pyplot as plt

3. **编写示例程序**:
编写一个使用这些库进行大量线性运算的简单程序。这里我们做的是矩阵乘法，因为这是典型的CPU密集型任务：

   def matrix_multiply(A, B):
       return np.dot(A, B)

   # 创建随机矩阵
   A = np.random.rand(1000, 1000)
   B = np.random.rand(1000, 1000)

   start_time = time.time()
   result = matrix_multiply(A, B)
   end_time = time.time()

   print(f"Matrix multiplication took {end_time - start_time} seconds.")

4. **运行程序**: 点击运行按钮或者使用快捷键执行程序，观察CPU运算的速度。

5. **性能分析**:
对于CPU密集型任务，你可以比较不同库的性能差异（比如NumPy vs PyTorch的张量操作），也可以通过修改数组大小或者增加运算次数来看性能随负载变化的情况。