Python - SciPy

Thư viện SciPy của Python được xây dựng để hoạt động với các mảng NumPy và cung cấp nhiều thực hành số hiệu quả và thân thiện với người dùng, chẳng hạn như các quy trình để tích hợp và tối ưu hóa số. Cùng với nhau, chúng chạy trên tất cả các hệ điều hành phổ biến, cài đặt nhanh chóng và miễn phí. NumPy và SciPy rất dễ sử dụng, nhưng đủ mạnh để phụ thuộc vào một số nhà khoa học và kỹ sư hàng đầu thế giới.

Gói phụ SciPy

SciPy được tổ chức thành các gói phụ bao gồm các lĩnh vực máy tính khoa học khác nhau. Những điều này được tóm tắt trong bảng sau:

scipy.constants	Hằng số vật lý và toán học
scipy.fftpack	Biến đổi Fourier
scipy.integrate	Quy trình tích hợp
scipy.interpolate	Phép nội suy
scipy.io	Đầu vào và đầu ra dữ liệu
scipy.linalg	Các quy trình đại số tuyến tính
scipy.optimize	Tối ưu hóa
scipy.signal	Xử lý tín hiệu
scipy.sparse	Ma trận thưa thớt
scipy.spatial	Cấu trúc dữ liệu không gian và thuật toán
scipy.special	Bất kỳ hàm toán học đặc biệt nào
scipy.stats	Số liệu thống kê

Cấu trúc dữ liệu

Cấu trúc dữ liệu cơ bản được SciPy sử dụng là một mảng đa chiều được cung cấp bởi mô-đun NumPy. NumPy cung cấp một số hàm cho Đại số tuyến tính, Biến đổi Fourier và Tạo số ngẫu nhiên, nhưng không cung cấp tính tổng quát của các hàm tương đương trong SciPy.

Chúng ta sẽ thấy rất nhiều ví dụ về cách sử dụng thư viện SciPy của python trong công việc Khoa học dữ liệu trong các chương tiếp theo.