Лучшие вопросы
Таймлайн
Чат
Перспективы
SciPy
Из Википедии, свободной энциклопедии
Remove ads
SciPy — библиотека для языка программирования Python с открытым исходным кодом, предназначенная для выполнения научных и инженерных расчётов[5].
Remove ads
История
В 1990-х годах Python был расширен типом массива для вычислений под названием Numeric (этот пакет в конечном итоге был заменен Трэвисом Олифантом, который написал NumPy[6][7] в 2006 году, соединив Numeric и Numarray.[8]
По состоянию на 2000 год число модулей росло и возрастал интерес к созданию полноценной среды для научных и технических вычислений. В 2001 году Трэвис Олифант, Эрик Джонс и Пиару Петерсон объединили написанный ими код и назвали получившийся пакет SciPy. Вскоре после этого Фернандо Перес выпустил IPython, расширенную интерактивную оболочку, широко используемую в сообществе технических вычислений, а Джон Хантер выпустил первую версию Matplotlib, библиотеки 2D-графиков для вычислений. С тех пор среда SciPy продолжала расти с появлением большего количества пакетов и инструментов для технических вычислений.[9]
Remove ads
Возможности
- поиск минимумов и максимумов функций;
- вычисление интегралов функций;
- поддержка специальных функций;
- обработка сигналов;
- обработка изображений;
- работа с генетическими алгоритмами;
- решение обыкновенных дифференциальных уравнений;
- и др.
Целевая аудитория — пользователи продуктов MATLAB и Scilab.
Для визуализации результатов расчётов часто применяется библиотека Matplotlib, являющаяся аналогом средств вывода графики MATLAB.
Библиотека SciPy распространяется по условиям лицензии BSD. Разработчиков финансирует фирма «Enthought».
Remove ads
Структуры данных
Основной структурой данных в SciPy является многомерный массив, реализованный модулем NumPy (более старые версии SciPy использовали модуль Numeric).
Модули
Суммиров вкратце
Перспектива
Обзор
Доступные субпакеты:
- constants
- Физические константы и коэффициенты пересчёта (с версии 0.7.0[10]).
- cluster
- Векторное квантование.
- fftpack
- Дискретные алгоритмы преобразования Фурье.
- integrate
- Инструменты для интегрирования.
- interpolate
- Инструменты для интерполяции.
- io
- Ввод-вывод данных.
- lib
- Работа со сторонними библиотеками.
- linalg
- Линейная алгебра.
- misc
- Разное.
- optimize
- Средства оптимизации.
- sandbox
- Экспериментальный код.
- signal
- Обработка сигналов.
- sparse
- Поддержка разреженных матриц.
- special
- Специальные функции.
- stats
- Статистические функции.
Расширяемость
Функциональность библиотеки SciPy можно расширить с помощью других инструментов[11]. Примеры:
- Графика
- Для отрисовки двухмерной предназначено несколько библиотек: Matplotlib (рекомендуется), HippoDraw, Chaco, Biggles, Python Imaging Library, MayaVi (поддерживает трёхмерную графику).
- Оптимизация
- Библиотеки для оптимизации: optimize (модуль встроен в SciPy), OpenOpt (предоставляет больше пакетов и решателей).
- Анализ данных
- Модуль RPy позволяет выполнять анализ данных с помощью языка программирования R.
- База данных
- Библиотека SciPy может взаимодействовать с PyTables[12] — иерархической базой данных, разработанной для управления большими объёмами данных; данные хранятся в файлах формата HDF5.
- Интерактивная оболочка
- IPython — это интерактивная среда для ввода и отладки кода, аналог оболочки MATLAB.
- Символьная математика
- Библиотеки для символьных вычислений: PyDSTool (недоступная ссылка), Symbolic и SymPy.
Remove ads
См. также
Примечания
Литература
Ссылки
Wikiwand - on
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.
Remove ads