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  • Scipy

    2020-02-25 18:19:42
    Scipy简介 Scipy依赖于Numpy(np.dot(nd1,nd2)) Scipy提供了真正的矩阵 Scipy包含的功能:最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等 Scipy是高端...

    Scipy简介

    • Scipy依赖于Numpy(np.dot(nd1,nd2))
    • Scipy提供了真正的矩阵
    • Scipy包含的功能:最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等
    • Scipy是高端科学计算工具包 matlab == python+numpy+scipy+pandas+matplotlib
    • Scipy由一些特定功能的子模块组成
      在这里插入图片描述

    Scipy文件输入/输出

    from scipy import io as spio
    import numpy as np
    
    a = np.ones((3,3))
    #mat文件是标准的二进制文件
    spio.savemat('./data/file.mat',mdict={'a':a})
    
    #读取图片
    from scipy import misc
    data = misc.imread('./data/moon.png')
    
    #读取保存的文件
    data = spio.loadmat('./data/file.mat')
    data['a']
    
    #保存图片
    misc.imsave('./data/save.png',arr=data)
    
    scipy.misc

    模糊,轮廓,细节,edge_enhance,edge_enhance_more, 浮雕,find_edges,光滑,smooth_more,锐化

    图片处理ndimage

    使用Scipy中的ndimage/misc进行处理
    from scipy import misc,ndimage
    #原始图片
    face = misc.face(gray=True)
    
    #移动图片坐标
    shifted_face = ndimage.shift(face, (50, 50))
    
    #移动图片坐标,并且指定模式
    shifted_face2 = ndimage.shift(face, (-200, 0), mode='wrap')
    
    #旋转图片
    rotated_face = ndimage.rotate(face, -30)
    
    #切割图片
    cropped_face = face[10:-10, 50:-50]
    
    #对图片进行缩放
    zoomed_face = ndimage.zoom(face, 0.5)
    faces = [shifted_face,shifted_face2,rotated_face,cropped_face,zoomed_face]
    
    图片过滤
    from scipy import misc,ndimage
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    face = misc.face(gray=True)
    
    face = face[:512, -512:]  # 做成正方形
    
    noisy_face = np.copy(face).astype(np.float)
    
    #噪声图片
    noisy_face += face.std() * 0.5 * np.random.standard_normal(face.shape)
    
    #高斯过滤
    blurred_face = ndimage.gaussian_filter(noisy_face, sigma=1)
    
    #中值滤波
    median_face = ndimage.median_filter(noisy_face, size=5)
    
    #signal中维纳滤波
    from scipy import signal
    wiener_face = signal.wiener(noisy_face, (5, 5))
    titles = ['noisy','gaussian','median','wiener']
    faces = [noisy_face,blurred_face,median_face,wiener_face]
    

    scipy.special

    special库中的特殊函数都是超越函数,所谓超越函数是指变量之间的关系不能用有限次加、减、乘、除、乘方、开方 运算表示的函数。

    scipy.linalg
    • scipy.linalg.det():计算方阵的行列式
    • scipy.linalg.inv():计算方阵的逆
    • scipy.linalg.svd():奇异值分解
    scipy.fftpack使用:
    • scipy.fftpack.fftfreq():生成样本序列
    • scipy.fftpack.fft():计算快速傅立叶变换

    你知道的越多,你不知道的越多。
    有道无术,术尚可求,有术无道,止于术。
    如有其它问题,欢迎大家留言,我们一起讨论,一起学习,一起进步

    展开全文
  • SciPy

    2017-06-04 20:04:24
    SciPy概要与下载

    scipy 0.19.0

    SciPy: Scientific Library forPython

    (https://pypi.python.org/pypi/scipy)

    SciPy (pronounced “Sigh Pie”) isopen-source software for mathematics,science, and engineering. TheSciPy library depends on NumPy, which provides convenientand fast N-dimensional array manipulation(操作). The SciPy library isbuilt to work with NumPy arrays, and provides many user-friendlyand efficient numerical routines such as routines for numericalintegration and optimization(最优化). Together, they run on allpopular operating systems, are quick to install, and are free ofcharge. NumPy and SciPy are easy to use, but powerful enough to bedepended upon by some of the world’s leading scientists andengineers. If you need to manipulate numbers on a computer anddisplay or publish the results, give SciPy a try!


    File
     TypePy VersionUploaded onSize
    scipy-0.19.0-cp27-cp27m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (md5, pgp) Python Wheelcp272017-03-0915MB
    scipy-0.19.0-cp27-cp27m-manylinux1_i686.whl (md5, pgp) Python Wheelcp272017-03-0936MB
    scipy-0.19.0-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.whl (md5, pgp) Python Wheelcp272017-03-0942MB
    scipy-0.19.0-cp27-cp27mu-manylinux1_i686.whl (md5, pgp) Python Wheelcp272017-03-0936MB
    scipy-0.19.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl (md5, pgp) Python Wheelcp272017-03-0942MB
    scipy-0.19.0-cp34-cp34m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (md5, pgp) Python Wheelcp342017-03-0915MB
    scipy-0.19.0-cp34-cp34m-manylinux1_i686.whl (md5, pgp) Python Wheelcp342017-03-0937MB
    scipy-0.19.0-cp34-cp34m-manylinux1_x86_64.whl (md5, pgp) Python Wheelcp342017-03-0943MB
    scipy-0.19.0-cp35-cp35m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (md5, pgp) Python Wheelcp352017-03-0915MB
    scipy-0.19.0-cp35-cp35m-manylinux1_i686.whl (md5, pgp) Python Wheelcp352017-03-0938MB
    scipy-0.19.0-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl (md5, pgp) Python Wheelcp352017-03-0945MB
    scipy-0.19.0-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (md5, pgp) Python Wheelcp362017-03-0915MB
    scipy-0.19.0-cp36-cp36m-manylinux1_i686.whl (md5, pgp) Python Wheelcp362017-03-0939MB
    scipy-0.19.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl (md5, pgp) Python Wheelcp362017-03-0946MB
    scipy-0.19.0.zip (md5, pgp) Source 2017-03-0914MB
     

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  • scipy-源码

    2021-03-31 01:53:52
    scipy
  • numba-scipy:numba_scipy扩展了Numba以使其意识到SciPy
  • Scipy简介

    万次阅读 多人点赞 2019-08-04 00:37:01
    Scipy简介 Scipy依赖于Numpy Scipy包含的功能:最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等 应用场景:Scipy是高端科学计算工具包,用于数学、科学、...

    Scipy简介

    • Scipy依赖于Numpy
    • Scipy包含的功能:最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等
    • 应用场景:Scipy是高端科学计算工具包,用于数学、科学、工程学等领域
    • Scipy由一些特定功能的子模块组成:
      在这里插入图片描述

    图片消噪处理

    • scipy.fftpack模块用来计算快速傅里叶变换
      速度比传统傅里叶变换更快,是对之前算法的改进
      图片是二维数据,注意使用fftpack的二维转变方法
    from scipy.fftpack import fft2, ifft2
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    import numpy as np
    #读取照片数据
    moon = plt.imread('moonlanding.png')	==>
    array([[ 0.04705882,  0.        ,  0.23921569, ...,  0.        ,
             0.00392157,  0.53333336],
           [ 0.        ,  0.        ,  0.67843139, ...,  0.10196079,
             0.29019609,  0.        ],
           [ 0.72156864,  0.10980392,  0.60392159, ...,  0.        ,
             0.21568628,  1.        ],
           ..., 
           [ 0.00392157,  0.        ,  1.        , ...,  1.        ,
             1.        ,  0.95686275],
           [ 0.        ,  0.        ,  0.15686275, ...,  0.        ,
             0.        ,  0.35294119],
           [ 1.        ,  0.52156866,  0.04705882, ...,  0.        ,
             0.        ,  1.        ]], dtype=float32
    #数据形式 
    moon.shape		==> (474, 630)
    #展示图片
    plt.imshow(moon, cmap='gray')
    #cmap 指定RGB的Z值,如果是三维数组则忽略cmap值
    # 可选择的颜色映射参数为:Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r, GnBu, GnBu_r, Greens, Greens_r, Greys, Greys_r, OrRd, OrRd_r, Oranges, Oranges_r, PRGn, PRGn_r, Paired, Paired_r, Pastel1, Pastel1_r, Pastel2, Pastel2_r, PiYG, PiYG_r, PuBu, PuBuGn, PuBuGn_r, PuBu_r, PuOr, PuOr_r, PuRd, PuRd_r, Purples, Purples_r, RdBu, RdBu_r, RdGy, RdGy_r, RdPu, RdPu_r, RdYlBu, RdYlBu_r, RdYlGn, RdYlGn_r, Reds, Reds_r, Set1, Set1_r, Set2, Set2_r, Set3, Set3_r, Spectral, Spectral_r, Vega10, Vega10_r, Vega20, Vega20_r, Vega20b, Vega20b_r, Vega20c, Vega20c_r, Wistia, Wistia_r, YlGn, YlGnBu, YlGnBu_r, YlGn_r, YlOrBr, YlOrBr_r, YlOrRd, YlOrRd_r, afmhot, afmhot_r, autumn, autumn_r, binary, binary_r, bone, bone_r, brg, brg_r, bwr, bwr_r, cool, cool_r, coolwarm, coolwarm_r, copper, copper_r, cubehelix, cubehelix_r, flag, flag_r, gist_earth, gist_earth_r, gist_gray, gist_gray_r, gist_heat, gist_heat_r, gist_ncar, gist_ncar_r, gist_rainbow, gist_rainbow_r, gist_stern, gist_stern_r, gist_yarg, gist_yarg_r, gnuplot, gnuplot2, gnuplot2_r, gnuplot_r, gray, gray_r, hot, hot_r, hsv, hsv_r, inferno, inferno_r, jet, jet_r, magma, magma_r, nipy_spectral, nipy_spectral_r, ocean, ocean_r, pink, pink_r, plasma, plasma_r, prism, prism_r, rainbow, rainbow_r, seismic, seismic_r, spectral, spectral_r, spring, spring_r, summer, summer_r, tab10, tab10_r, tab20, tab20_r, tab20b, tab20b_r, tab20c, tab20c_r, terrain, terrain_r, viridis, viridis_r, winter, winter_r
    
    
    # 傅里叶变换消噪
    
    # 把时域空间转换到频域空间
    f_moon = fft2(moon)
    
    #关键步骤,过滤条件必须写好
    # 在频域空间对高幅度的波进行过滤
    f_moon[f_moon>3e2] = 0
    
    # 把频域空间转回到时域空间
    if_moon = np.real(ifft2(f_moon))
    
    #展示
    plt.imshow(if_moon, cmap="gray")
    
    

    傅里叶级数转换介绍

    • 图片灰度处理
      用二维数组展示的图片,没有RGB三原色,只有一个灰度值
    # 利用数组随机数生成一个图片
    data = np.random.randint(0,255,size=(1000,1000,3))
    
    # astype 用来转换数组中数据的类型
    plt.imshow(data.astype(np.uint8))
    

    在这里插入图片描述

    • jpg图像和png图像的区别
      • jpg图像 3个0-255之间的uint8类型整数来表示颜色
      • png图像 3个0-1之间的float32类型小数来表示颜色
    back = plt.imread('back.jpg')
    back.shape  ==>	(506, 900, 3)
    back.dtype ==>dtype('uint8')
    back.max(), back.min()  ==>(255, 0)
    #取最大值或最小值
    back.max(axis=2).shape 
    plt.imshow(back.max(axis=2))
    #取平均值
    plt.imshow(back.mean(axis=2))
    #用点乘积引入权重
    weight = np.array([0.3,0.4,0.3])
    plt.imshow(np.dot(back, weight), cmap="gray")
    
    

    原照片
    原照片
    处理后
    灰度处理后

    高数积分

    • 使用 数值积分,求解圆周率
    # 使用scipy.integrate进行积分,调用quad()方法
    #定义圆函数
    f = lambda x : (1-x**2)**0.5
    #对积分区间切分
    x = np.linspace(-1,1,100)
    y = f(x)
    #定义图像大小
    plt.figure(figsize=(4,4))
    #使图像横轴纵轴比例一致
    plt.axis("equal")
    #指定x、y的值域区间
    plt.plot(x, y)
    plt.plot(x, -y)
    
    # 求不规则图形的面积
    from scipy.integrate import quad
    area, err = quad(f, a, b)	得到面积和误差==>
    (1.5707963267948986, 1.0002356720661965e-09)
    #用s/r^2得到圆周率
    area*2/1**2		==>3.141592653589797
    
    

    利用积分绘制的圆

    Scipy文件输入/输出

    scipy.io

    import scipy.io as io
    

    随机生成数组,使用scipy中的io.savemat()保存
    文件格式是.mat,标准的二进制文件

    import scipy.io as scio
    
    使用io.savemat()保存图片,数据必须用字典格式
    #scio.savemat(file_name, mdict, appendmat=True, format='5', long_field_names=False, do_compression=False, oned_as='row')
    scio.savemat('back.mat',{"data":back})
    
    使用io.loadmat()读取数据
    # scio.loadmat(file_name, mdict=None, appendmat=True, **kwargs)
    scio.loadmat('back.mat')["data"]
    
    #展示数据
    plt.imshow(scio.loadmat('back.mat')["data"])
    

    输出图片

    scipy.misc

    • misc.imread()/imsave() 读写图片
    from scipy import misc
    #读取照片数据
    #misc.imread(name, flatten=False, mode=None)
    back = misc.imread('back.jpg')
    
    
    #写入文件, misc.imsave(name, arr, format=None)
    data = np.random.randint(0,255,size=(100,100,3))
    # numpy series
    data = data.astype(np.uint8)
    misc.imsave('data.jpg', data)
    
    #展示保存图片
    plt.imshow(misc.imread('data.jpg'))
    
    • misc的rotate、resize、imfilter操作
    # 旋转图片
    #1.读取照片数据(系统自带的照片),face = misc.face(gray=True)
    face = misc.face(gray=True)
    #2.展示 misc.imrotate(arr, angle, interp='bilinear')
    plt.imshow(misc.imrotate(face, angle=70))
    
    
    
    # 改变照片大小,misc.imresize(arr, size, interp='bilinear', mode=None)
    #1.size使用0-1之间的小数,表示的是分数比
    plt.imshow(misc.imresize(face, size=0.5))
    #2.size使用整数,表示的是百分比
    plt.imshow(misc.imresize(face, size=50))
    #3.size使用元组,表示两个方向保留的像素点个数,取值是等间距取值
    plt.imshow(misc.imresize(face, size=(30,60)))
    
    
    #滤镜	Signature: misc.imfilter(arr, ftype)
    # ftype的取值:'blur', 'contour', 'detail', 'edge_enhance', 'edge_enhance_more','emboss', 'find_edges', 'smooth', 'smooth_more', 'sharpen'.
    plt.imshow(misc.imfilter(face, "emboss"),cmap="gray")
    
    

    使用scipy.ndimage图片处理

    使用scipy.misc.face(gray=True)获取图片,使用ndimage移动坐标、旋转图片、切割图片、缩放图片

    from scipy import ndimage
    
    # 1.shift移动坐标
    '''
     ndimage.shift(input, shift, output=None, order=3, mode='constant', cval=0.0, prefilter=True)
    mode(移动图片后空余部分的填充方式) 可选参数 'constant', 'nearest', 'reflect', 'mirror' or 'wrap'
    shift 移动的范围,给定的数值是float则x,y移动相同距离,也可以给定一个列表
    
    '''
    plt.imshow(ndimage.shift(face,shift=200,mode="constant"), cmap="gray")
    plt.imshow(ndimage.shift(face,shift=[100,100],mode="mirror"))
    
    
    # rotate旋转图片
    '''
    ndimage.rotate(input, angle, axes=(1, 0), reshape=True, output=None, order=3, mode='constant', cval=0.0, prefilter=True)
    '''
    plt.imshow(ndimage.rotate(face, angle=60))
    
    # zoom缩放图片
    '''
     ndimage.zoom(input, zoom, output=None, order=3, mode='constant', cval=0.0, prefilter=True)
     zoom接受一个比例列表,表示不同的轴上的比值
    '''
    plt.imshow(ndimage.zoom(face,zoom=0.5))
    plt.imshow(ndimage.zoom(face,zoom=[0.3,2]))
    
    
    • 图片进行过滤
      添加噪声,对噪声图片使用ndimage中的高斯滤波、中值滤波、signal中维纳滤波进行处理
      使图片变清楚
    # 加载图片,使用灰色图片misc.face()添加噪声
    moon = plt.imread('moonlanding.png')
    plt.imshow(moon, cmap="gray")
    
    #gaussian高斯滤波参数sigma:高斯核的标准偏差
    '''
    ndimage.gaussian_filter(input, sigma, order=0, output=None, mode='reflect', cval=0.0, truncate=4.0)
    '''
    plt.imshow(ndimage.gaussian_filter(moon, sigma=0.8), cmap="gray")
    
    
    #median中值滤波
    '''
    ndimage.median_filter(input, size=None, footprint=None, output=None, mode='reflect', cval=0.0, origin=0)
    参数size:给出在每个元素上从输入数组中取出的形状位置,定义过滤器功能的输入
    '''
    plt.imshow(ndimage.median_filter(moon, size=6), cmap="gray")
    
    
    #signal维纳滤波
    '''
    signal.wiener(im, mysize=None, noise=None)
    参数mysize:滤镜尺寸的标量
    '''
    import scipy.signal as signal
    plt.imshow(signal.wiener(moon, mysize=6), cmap="gray")
    
    

    pandas绘图函数

    Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。默认情况下,它们所生成的是线形图

    • matplotlib来绘制
    • 格式: s.plot(kind=‘line’, ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=None, fontsize=None, colormap=None, table=False, yerr=None, xerr=None, label=None, secondary_y=False, **kwds)
      • 参数kind用来指定绘制图像类型:
        • ‘line’ : line plot (default)
        • ‘bar’ : vertical bar plot
        • ‘barh’ : horizontal bar plot
        • ‘hist’ : histogram
        • ‘box’ : boxplot
        • ‘kde’ : Kernel Density Estimation plot
        • ‘density’ : same as ‘kde’
        • ‘area’ : area plot
        • ‘pie’ : pie plot
    # pandas整合的一些图形的绘制办法
    # 绘图要先导入包
    import numpy as np
    import pandas as pd
    from pandas import Series,DataFrame
    import matplotlib.pyplot as plt
    # 在当前文本编辑器中绘制图像
    %matplotlib inline
    

    线形图line

    • 一般用于描述数据变化趋势
    • 线型图最常用的横坐标就是时间
    # data是要展示的数据
    data = np.random.randint(0,100,size=(10))
    # 横坐标
    x = np.arange(10)
    # Series绘制的线性图是单条线, index作为横坐标, values作为展示的数据
    s = Series(data=data, index=x)
    s.plot(kind="line")		==>图一
    
    
    # DataFrame绘制多条线,每一列作为一条线绘制
    df  ==>
    	A	B
    0	76	51
    1	93	36
    2	88	59
    3	55	75
    4	11	9
    5	43	35
    6	10	67
    7	43	51
    8	54	42
    9	39	74
    df.plot(kind="line")	==> 图二
    
    

    图一
    在这里插入图片描述
    图二
    在这里插入图片描述

    柱状图bar

    Series柱状图示例,kind = ‘bar’/‘barh’

    • 一般用于数据间的横向比较
    # 1.Series 数据
    data = [10,16,19,18]
    # 默认不支持汉语显示
    x = ["tom","jack","lucy","mery"]
    s = Series(data=data, index=x)
    s.plot(kind="bar")
    # 2.DataFrame数据
    df = DataFrame({
        "python":[89,78,99],
        "C":[70,75,80],
        "PHP":[11,15,10]
    }, index=["tom","lucy","jack"])
    df.plot(kind="bar")
    

    Series
    在这里插入图片描述
    DataFrame
    在这里插入图片描述

    直方图hist

    • 直方图是用来表示频率的图像
      • 每一个柱子的高度,表示的是在该数据区间,数据出现的次数。 每一个柱子的宽度,表示的是数据区间,默认是10个柱子,把数据从最大值~最小值平均分成10个区间
      • 参数bins可以设置直方图方柱的个数上限,越大柱宽越小,数据分组越细致
      • 设置normed参数为True,可以把频数转换为概率
      • kde图:核密度估计,用于弥补直方图由于参数bins设置的不合理导致的精度缺失问题
    s = Series(data=np.random.randn(100))
    # bins可能会导致直方图绘制不合理,所以一般会结合kde一起展示,但是要使用normed统一单位
    # normed=True,柱高表示该区间数据出现的概率
    s.plot(kind="hist", bins=8, normed=True)
    s.plot(kind="kde")
    
    

    在这里插入图片描述

    散点图scatter

    • 散布图 散布图是观察两个一维数据数列之间的关系的有效方法,DataFrame对象可用
    • 使用方法: 设置kind = ‘scatter’,给明标签columns
    df = DataFrame(data={
        "X":[1,3,5,7,9],
        "Y":[3,6,8,9,0],
        "M":[10,10,12,8,11],
    })
    
    # dataFrame对象绘制散点图与索引无关,一般就是查看某两列数据之间的对应关系
    df.plot(kind="scatter",x="Y",y="M")
    
    

    在这里插入图片描述

    • 散布图矩阵,当有多个点时,两两点的关系

      • 使用函数:pd.plotting.scatter_matrix(),

        pd.plotting.scatter_matrix(frame, alpha=0.5, figsize=None, ax=None, grid=False, diagonal=‘hist’, marker=’.’, density_kwds=None, hist_kwds=None, range_padding=0.05, **kwds)

      • 参数diagnol:设置对角线的图像类型

    pd.plotting.scatter_matrix(df,diagonal="hist")
    

    在这里插入图片描述

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  • Py之Scipy:Python库之Scipy库的简介、安装、使用方法详细攻略 目录 Scipy库的简介 Scipy库的安装 Scipy库的使用方法 Scipy库的简介 Scipy高级科学计算库:和Numpy联系很密切,Scipy一般都是操控...

    Py之Scipy:Python库之Scipy库的简介、安装、使用方法详细攻略

     

     

     

    目录

    Scipy库的简介

    Scipy库的安装

    Scipy库的使用方法

    1、Scipy库的子包

    1.1、子包导入方法

    1.2、常见的子包


     

     

    Scipy库的简介

          Scipy高级科学计算库:和Numpy联系很密切,Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算、统计分析,所以可以说是基于Numpy之上了。Scipy有很多子模块可以应对不同的应用,例如插值运算,优化算法等等。SciPy则是在NumPy的基础上构建的更为强大,应用领域也更为广泛的科学计算包。正是出于这个原因,SciPy需要依赖NumPy的支持进行安装和运行。

          Scipy是世界上著名的Python开源科学计算库,建立在Numpy之上。它增加的功能包括数值积分、最优化、统计和一些专用函数。 SciPy函数库在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。
          Scipy是基于Numpy构建的一个集成了多种数学算法和方便的函数的Python模块。通过给用户提供一些高层的命令和类,SciPy在python交互式会话中,大大增加了操作和可视化数据的能力。通过SciPy,Python的交互式会话变成了一个数据处理和一个system-prototyping环境,足以和MATLAB,IDL,Octave,R-Lab,以及SciLab抗衡。   更重要的是,在Python中使用SciPy,还可以同时用一门强大的语言————Python来开发复杂和专业的程序。用SciPy写科学应用,还能获得世界各地的开发者开发的模块的帮助。从并行程序到web到数据库子例程到各种类,都已经有可用的给Python程序员了。这些强大的功能,SciPy都有,特别是它的数学库。
          Scipy是在Python的NumPy扩展上构建的数学算法和方便函数的集合。它通过为用户提供高级命令和类来操作和可视化数据,为交互式Python会话添加了强大的功能。有了SciPy,交互式Python会话就变成了一个数据处理和系统原型环境,可以与MATLAB、IDL、Octave、R-Lab和SciLab等系统相匹敌。
          以Python为基础的SciPy的另一个好处是,它还提供了一种强大的编程语言,可用于开发复杂的程序和专门的应用程序。使用SciPy的科学应用程序受益于世界各地的开发人员在软件领域的许多小众领域中开发的附加模块。从并行编程到web和数据库的子例程和类,Python程序员都可以使用。除了SciPy中的数学库之外,所有这些功能都是可用的

     

    scipy
    scipy.org
    Numpy:Python之numpy库简介、安装、使用方法之详细攻略


     

    Scipy库的安装

    pip install scipy

    哈哈,安装成功,大功告成!继续学习去啦!

     

    升级阶段
    先pip install numpy-1.15.0rc1+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    再pip install scipy==0.19.1

    继续更新版本

     

     

    继续降低版本180704  1154

     

    Scipy库的使用方法

    1、Scipy库的子包

    1.1、子包导入方法

    from scipy import linalg, optimize

     

    1.2、常见的子包

    Subpackage

    Description

    cluster

    Clustering algorithms

    聚类算法在信息理论、目标检测、通信、压缩等领域有着广泛的应用。vq模块只支持矢量量化和k-均值算法。

    constants

    Physical and mathematical constants

    fftpack

    Fast Fourier Transform routines

    integrate

    Integration and ordinary differential equation solvers

    interpolate

    Interpolation and smoothing splines

    此子包包含样条函数和类、一维和多维(单变量和多变量)插值类、Lagrange和Taylor多项式插值器以及FITPACK和DFITPACK函数的包装器。

    io

    Input and Output

    linalg

    Linear algebra

    ndimage

    N-dimensional image processing

    odr

    Orthogonal distance regression

    optimize

    Optimization and root-finding routines

    signal

    Signal processing

    sparse

    Sparse matrices and associated routines

    spatial

    Spatial data structures and algorithms

    special

    Special functions

    stats

    Statistical distributions and functions

    该模块包含大量的概率分布以及不断增长的统计函数库。每个单变量分布都是rv_连续(rv_离散用于离散分布)的一个子类的实例。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    展开全文
  • 这是SciPy库的主要存储库,SciPy库是构成SciPy堆栈的核心软件包之一。 SciPy是用于数学,科学和工程领域的开源软件,具有用于统计,优化,积分,线性代数,信号和图像处理等的模块。 SciPy库包含许多用户友好且高效...
  • Mastering Scipy

    2017-11-27 16:37:12
    很好的学习scipy的书籍,希望能够用得到好好学习, 谢谢
  • Solve sparse matrix problems, including image segmentations, with SciPy’s sparse module Perform linear algebra by using SciPy packages Explore image alignment (registration) with SciPy’s optimize ...
  • Elegant SciPy

    2017-11-27 16:35:41
    2017年8月的一本新书,对学习scipy这个库有很大的帮助。
  • numpy scipy

    2016-08-03 09:18:23
    numpy scipy 安装,安装方法 wheel
  • Scipy Tutorial(Scipy教程)

    2018-04-26 20:40:20
    scipy包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。像插值,积分,优化,图像处理,统计,特殊函数等等。 scipy可以与其它标准科学计算程序库进行比较,比如GSL(GNU C或C++科学计算...
  • scipy安装包

    2018-05-19 10:33:42
    SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器
  • Scipy食谱 这是SciPy Cookbook的转换和第二生命(以前在); 作为一堆Ipython笔记本。 可以在上找到它。 贡献 通过发送拉取请求添加新笔记本或修复旧笔记本 或者打开一个问题,然后附加(拖放)固定的笔记本文件。 ...
  • SciPy(发音为“ Sigh Pie”)是用于数学,科学和工程的开源软件。 它包括用于统计,优化,积分,线性代数,傅立叶变换,信号和图像处理,ODE求解器等的模块。 网站: : 文档: : 邮件列表: : 源代码: : ...
  • Scipy教程

    2020-10-29 09:46:15
    SciPy教程 SciPy简介 SciPy环境设置 SciPy的基本功能 SciPy Cluster SciPy常量 SciPy FFTpack SciPy集成 SciPy插值 SciPy输入和输出 SciPy Linalg SciPy Ndimage SciPy优化 ...
  • scipy2014 SciPy India 2014 网站 设置开发环境 使用 requirements.txt 文件安装所有依赖项。 将sample-config.py文件复制到config.py并编辑您的配置。 cp scipy/sample-config.py scipy/config.py
  • Scipy学习

    2020-02-15 15:17:21
    Scipy简介 SciPy是基于Python的NumPy扩展构建的数学算法和便利函数的集合。 numpy 数字化python numeric python ---------> numpy scipy科学化的python science python -----------> scipy numpy和scipy同一个...
  • scipy5555.zip

    2021-02-27 16:01:30
    scipy1.4.1版本
  • Scipy知识

    2018-10-07 12:03:53
    scipy的子模块: 模块名 功能 scipy.cluster 向量量化 scipy.constants 数学常量 scipy.fftpack 快速傅里叶变换 scipy.integrate 积分 scipy.interpolate 插值 ...
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  • scipy为xarray 对于生态系统,xr-scipyscipy的薄包装。 许多scipy函数,例如scipy.integrate.trapz需要坐标数组作为参数。 xr-scipy将这些函数包装起来以使用xarray的本机坐标对象,并返回带有计算数据的xarray...
  • SciPy (pronounced "Sigh Pie") is an open-source software for mathematics, science, and engineering. It includes modules for statistics, optimization, integration, linear algebra, Fourier transforms, ...

空空如也

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