Python SciPy教程介绍

本文概述

• 什么是科学
• 历史
• 为什么要使用SciPy？
• Numpy vs.SciPy
• 先决条件
• 听众
• 问题

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。