code前端网Python数据科学教程：Scipy库（强大到足以满足世界顶级科学家和工程师）
SciPy的Python库创建了一个NumPy领域，并提供了许多用户友好且高效的数值程序，例如：数值积分和优化例程。它们可以在所有流行的操作系统上协同工作，并且安装快速且免费。NumPy和尧简单易用，功能强大，足以被世界顶尖的科学家和工程师使用。
Yao
Yao 子包被组织成涵盖科学计算不同领域的子包。这些总结在下表中 -
| 包名称 | 描述 |
|---|---|
| scipy.constants | 物理和数学常数 |
| scipy.fftpack※Foump♸scipy‼scipy‼scipy♸ | 集成例程 |
| scipy.interpolate | interpolate |
| scipy.io | 数据输入和输出 |
| scipy.linalg | 线性过程示例scipy。 优化 |
| scipy. signal | 信号处理 |
| scipy.sparse | 稀疏矩阵 |
| scipy.spatial | 空间数据结构和算法 任何特殊数学函数 |
| scipy.stats | 统计 |
数据结构
SciPy使用的基本数据结构是由模块提供的NumPy多维数组开发的。NumPy提供了一些线性代数、傅立叶变换和随机数生成的函数，但没有SciPy等价函数的通用性。
在接下来的章节中，我们将看到许多在 Python 中使用 SciPy 库处理数据的示例。
版权声明
本文仅代表作者观点，不代表Code前端网立场。
本文系作者Code前端网发表，如需转载，请注明页面地址。
相关文章
发表评论:
◎欢迎参与讨论，请在这里发表您的看法、交流您的观点。