本教程将使SciPy的首次使用者熟悉其中一些最重要的功能。
SciPy是一个基于Python的Numpy库的开源库,用于数学,科学计算,工程和技术计算。它通过为用户提供用于操作和可视化数据的高级命令和类,为交互式Python会话增加了强大的功能。通过SciPy,交互式Python会话成为可与MATLAB,IDL,Octave,R-Lab和SciLab等系统相媲美的数据处理和系统原型设计环境。
使用SciPy的科学应用程序受益于世界各地开发人员在软件领域的众多领域中开发的附加模块。从并行编程到Web和基于数据的子例程和类的所有内容都可供Python程序员使用。除了SciPy中的数学库之外,所有这些功能都可用。
NumPy:
SciPy:
pip install scipy
SciPy被组织成涵盖不同科学计算领域的子包,请看下表:
子包 | 描述 |
---|---|
cluster |
聚类算法 |
constants |
物理和数学常数 |
fftpack |
快速傅里叶变换程序 |
integrate |
积分和常微分方程求解器 |
interpolate |
插值和平滑样条 |
io |
输入和输出 |
linalg |
线性代数 |
ndimage |
N维图像处理 |
odr |
正交距离回归 |
optimize |
优化和根查找例程 |
signal |
信号处理 |
sparse |
稀疏矩阵和相关例程 |
spatial |
空间数据结构和算法 |
special |
特殊功能 |
stats |
统计分布和功能 |
若有疑问,欢迎联系作者(微信:lixu1770105)。