Python Scipy庫


Python的SciPy庫構建NumPy陣列,並提供許多使用者友好和高效的數位實踐,例如:數值整合和優化例程。 它們一起執行在所有流行的作業系統上,安裝快速且免費。 NumPy和SciPy易於使用,它們強大到足以滿足世界上一些頂尖的科學家和工程師的使用。

SciPy子包

SciPy被組織成覆蓋不同科學計算領域的子包。 這些總結在下表中 -

包名 描述
scipy.constants 物理和數學常數
scipy.fftpack 傅里葉變換
scipy.integrate 整合例程
scipy.interpolate 插值
scipy.io 資料輸入和輸出
scipy.linalg 線性代數例程
scipy.optimize 優化
scipy.signal 信號處理
scipy.sparse 稀疏矩陣
scipy.spatial 空間資料結構和演算法
scipy.special 任何特殊的數學函式
scipy.stats 統計

資料結構

SciPy使用的基本資料結構是由NumPy模組提供的多維陣列。 NumPy為線性代數,傅立葉變換和亂數生成提供了一些功能,但與SciPy中等效函式的一般性不同。

在接下來的章節中,我們將看到很多關於在資料科學工作中使用Python的SciPy庫的例子。