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Python Scipy库
2023-08-02 15:16:52Python资料围观234次
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Python的SciPy库构建NumPy数组,并提供许多用户友好和高效的数字实践,例如:数值集成和优化例程。 它们一起运行在所有流行的操作系统上,安装快速且免费。 NumPy和SciPy易于使用,它们强大到足以满足世界上一些顶尖的科学家和工程师的使用。
SciPy子包
SciPy被组织成覆盖不同科学计算领域的子包。 这些总结在下表中 -
包名 | 描述 |
---|---|
scipy.constants | 物理和数学常数 |
scipy.fftpack | 傅里叶变换 |
scipy.integrate | 集成例程 |
scipy.interpolate | 插值 |
scipy.io | 数据输入和输出 |
scipy.linalg | 线性代数例程 |
scipy.optimize | 优化 |
scipy.signal | 信号处理 |
scipy.sparse | 稀疏矩阵 |
scipy.spatial | 空间数据结构和算法 |
scipy.special | 任何特殊的数学函数 |
scipy.stats | 统计 |
数据结构
SciPy使用的基本数据结构是由NumPy模块提供的多维数组。 NumPy为线性代数,傅立叶变换和随机数生成提供了一些功能,但与SciPy中等效函数的一般性不同。
在接下来的章节中,我们将看到很多关于在数据科学工作中使用Python的SciPy库的例子。
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