5．使用IDE创建一个Python工程，导入（import）Tensorflow/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。

创建一个Python工程通常通过集成开发环境（IDE），例如PyCharm、VS Code或Jupyter Notebook。以下是使用PyCharm创建一个简单的Python项目，并导入TensorFlow、PyTorch、NumPy和Matplotlib库的步骤：

1. **安装必要的库**:
- 打开PyCharm，点击菜单栏的 "File" -> "New" -> "Project"，选择 "Python"。
- 安装所需的库：在设置窗口中，点击 "Project Interpreter"，然后点击 "+" 添加库。搜索并安装`tensorflow`, `torch`, `numpy` 和 `matplotlib`。

2. **新建文件并导入库**:
- 创建一个新的`.py`文件，如`linear_operation.py`。

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

3. **编写线性运算代码**:
使用TensorFlow和PyTorch做大量线性运算示例：

   # TensorFlow 示例
   a = tf.random.uniform((10000, 10000))
   b = tf.random.uniform((10000, 10000))
   start_time = time.time()
   c = tf.matmul(a, b)
   tf_time = time.time() - start_time

   # PyTorch 示例
   torch_a = torch.randn(10000, 10000).cuda()
   torch_b = torch.randn(10000, 10000).cuda()
   start_time = time.time()
   torch_c = torch.matmul(torch_a, torch_b)
   torch_time = time.time() - start_time

   # NumPy 示例
   np_a = np.random.rand(10000, 10000)
   np_b = np.random.rand(10000, 10000)
   start_time = time.time()
   np_c = np.dot(np_a, np_b)
   np_time = time.time() - start_time

   # 分析运行速度
   print(f"TensorFlow CPU time: {tf_time} seconds")
   print(f"PyTorch GPU time (CPU fallback): {torch_time} seconds")
   print(f"NumPy CPU time: {np_time} seconds")

注意这里对于GPU加速，我们假设了有CUDA可用，如果在CPU上运行，`torch.matmul`会自动切换到CPU。

4. **运行程序**:
点击工具栏的 "Run" 或者按 F5 键来执行这个脚本，它会打印出每个库进行线性运算的时间。