SciPy 教程-Python SciPy 教程
SciPy 教程提供了 SciPy 的基础和高级概念。我们的 SciPy 教程旨在帮助初学者和专业人士。在这个教程中，我们将讨论以下主题。
- 什么是 SciPy
- SciPy 子包
- SciPy 安装
- SciPy 聚类
- SciPy 常数
- SciPy FFTpack
- SciPy 整合
- SciPy 插值
- SciPy 输入/输出
- SciPy 线性代数
- SciPy Ndimage
- SciPy 优化
- SciPy 统计
- SciPy 稀疏矩阵
- SciPy 空间
- SciPy ODR
什么是 SciPy
SciPy 是一个开源的 Python 科学库，它是在 BSD 许可下分发的。它用于解决复杂的科学和数学问题。它建立在 Numpy 扩展之上，这意味着如果我们导入了 SciPy，就无需导入 Numpy。SciPy 发音为 Sigh pi，它依赖于 Numpy，包括适当和快速的 N 维数组操作。
它提供了许多用户友好且有效的数值函数，用于数值积分和优化。
SciPy 库支持 积分、梯度优化、特殊函数、常微分方程求解器、并行编程工具 等等。我们可以说，在每个复杂的数值计算中都存在 SciPy 的实现。
scipy 是一个数据处理和系统原型环境，类似于 MATLAB。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 年代被扩展，包括一个用于数值计算的数组类型，称为 numeric。这个 numeric 包在 2006 年被 Numpy（Numeric 和 NumArray 的混合）所取代。随着越来越多的扩展模块的出现，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，并将新的包命名为 SciPy。新创建的包在 Numpy 的基础上提供了常见数值操作的标准集合。
为什么使用 SciPy？
SciPy 包含重要的数学算法，为开发复杂和专用的应用程序提供了便利。作为一个开源库，它在全世界拥有庞大的社区，用于开发其附加模块，并且对科学应用和数据科学家非常有益。
Numpy 与 SciPy 的比较
Numpy 和 SciPy 都用于数学和数值分析。Numpy 适用于基本操作，如排序、索引等，因为它包含数组数据，而 SciPy 包含所有数值数据。
Numpy 包含许多用于解决线性代数、傅里叶变换等问题的函数。而 SciPy 库包含完整版本的线性代数模块以及许多其他数值算法。
注意： 记住，如果你使用 Python 进行科学计算，你应该安装 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，您应该对 Python 和数学有基本的了解。
受众
我们的 SciPy 教程旨在帮助初学者和专业人士。
