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Python SciPy教程介绍

本文概述

Python SciPy

SciPy教程提供了SciPy的基本和高级概念。我们的SciPy教程是为初学者和专业人士设计的。在本教程中, 我们将讨论以下主题。

  • 什么是科学
  • SciPy子软件包
  • 科学安装
  • 科学集群
  • 科学常数
  • 科学的FFTpack
  • 科学整合
  • 科学插值
  • 科学的I / O
  • 科学线性代数
  • SciPy我是法师
  • 科学优化
  • 科学统计
  • 科学稀疏矩阵
  • 科学空间
  • 科学ODR

什么是科学

SciPy是Python的开放源科学图书馆, 根据BSD许可证分发。它用于解决复杂的科学和数学问题。它建立在Numpy扩展的基础上, 这意味着如果我们导入SciPy, 则无需导入Numpy。 Scipy的发音为Sigh pi, 它取决于Numpy, 包括适当且快速的N维数组操作。

它提供了许多易于使用且有效的数值函数, 用于数值积分和优化。

SciPy库支持集成, 梯度优化, 特殊功能, 常微分方程求解器, 并行编程工具等。我们可以说SciPy实现存在于每个复杂的数值计算中。

scipy是类似于MATLAB的数据处理和系统原型开发环境。它易于使用, 并为科学家和工程师提供了极大的灵活性。

历史

Python在1990年代进行了扩展, 以包含用于数值计算的数组类型, 称为数值。这个数字软件包在2006年被Numpy(Numeric和NumArray的混合物)所取代。扩展模块的数量不断增加, 开发人员对创建一个完整的科学和技术计算环境感兴趣。 Travis Oliphant, Eric Jones和Pearu Peterson合并了他们编写的代码, 并将其称为新软件包SciPy。新创建的程序包在Numpy顶部提供了常见数值运算的标准集合。

为什么要使用SciPy?

SciPy包含重要的数学算法, 可轻松开发复杂的专用应用程序。作为一个开源库, 它在世界范围内拥有一个开发其附加模块的庞大社区, 对于科学应用程序和数据科学家而言, 这是非常有益的。

Numpy vs.SciPy

Numpy和SciPy都用于数学和数值分析。 Numpy适用于基本操作, 例如排序, 索引等, 因为它包含数组数据, 而SciPy由所有数字数据组成。

Numpy包含许多用于解析线性代数, 傅立叶变换等的函数, 而SciPy库包含线性代数模块的全功能版本以及许多其他数值算法。

注意:请记住, 如果要使用Python进行科学计算, 则应同时安装Numpy和SciPy。因为许多功能属于SciPy而不是Numpy。

先决条件

在学习SciPy之前, 你应该对Python和数学有基本的了解。

听众

我们的SciPy教程旨在帮助初学者和专业人士。

问题

我们保证你不会在本SciPy教程中找到任何问题。但是, 如果有任何错误, 请在联系表格中发布问题。

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