Python - SciPy
Библиотека Python SciPy создана для работы с массивами NumPy и предоставляет множество удобных и эффективных числовых методов, таких как процедуры для численной интеграции и оптимизации. Вместе они работают во всех популярных операционных системах, быстро устанавливаются и бесплатны. NumPy и SciPy просты в использовании, но достаточно мощны, чтобы на них могли рассчитывать ведущие ученые и инженеры мира.
Подпакеты SciPy
SciPy состоит из подпакетов, охватывающих различные области научных вычислений. Они приведены в следующей таблице -
scipy.constants | Физико-математические константы |
scipy.fftpack | преобразование Фурье |
scipy.integrate | Процедуры интеграции |
scipy.interpolate | Интерполяция |
scipy.io | Ввод и вывод данных |
scipy.linalg | Процедуры линейной алгебры |
scipy.optimize | Оптимизация |
scipy.signal | Обработка сигналов |
scipy.sparse | Разреженные матрицы |
scipy.spatial | Структуры и алгоритмы пространственных данных |
scipy.special | Любые специальные математические функции |
scipy.stats | Статистика |
Структура данных
Базовая структура данных, используемая SciPy, представляет собой многомерный массив, предоставляемый модулем NumPy. NumPy предоставляет некоторые функции для линейной алгебры, преобразования Фурье и генерации случайных чисел, но не с общими эквивалентными функциями в SciPy.
В следующих главах мы увидим множество примеров использования библиотеки Python SciPy в Data Science.