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SciPy 建立在哪些核心包之上?

SciPy 建立在以下核心包之上 -

  • Python  - Python 是一种通用编程语言,是动态类型和解释的。它非常适合交互式工作和快速原型制作。编写 AI 和 ML 应用程序也很强大。

  • NumPy  - NumPy 是 SciPy 的基本 N 维数组包,它使我们能够有效地处理数值数组中的数据。它是数值计算的基本包。

  • Matplotlib  - Matplotlib 用于从数据创建全面的二维图表和绘图。它还为我们提供了基本的 3 维绘图。

  • SciPy 库 - 它是核心包之一,为我们提供了许多用户友好且高效的数值例程。数值程序包括用于积分、插值、优化、线性代数和统计的程序。

除此之外,SciPy 还包括用于数据管理和计算、高效和高性能计算以及质量保证的专用工具。这些工具描述如下 -

数据管理和计算工具

  • Pandas  - Pandas 是一个开源 Python 包,用于组织和分析我们的数据。它为我们提供了高性能且易于使用的数据结构。

  • SymPy  - 此工具用于符号数学。

  • NetworkX  - 此工具集用于分析复杂网络。

  • scikit-image  - 顾名思义,它包括图像处理算法。

  • scikit-learn  - Scikit-learn 为我们提供了高效的机器学习和统计建模工具,包括分类、回归、聚类和降维。

  • PyTables 和 h5py  - 这两个工具都用于访问以 HDF5 格式存储的数据。

提高生产力和高性能计算的工具

  • IPython  - 它是一个丰富的交互界面,可让用户快速处理数据。

  • Jupyter notebook  - 它在 Web 浏览器中提供 IPython 功能。使用 Jupyter notebook,我们可以以可重现的形式记录我们的计算。

  • Cython  - 它帮助我们扩展 Python 语法以与 C/C++ 库集成。

质量保证工具

  • 鼻子 - 它是一个用于测试 Python 代码的丰富框架。

  • numpydoc  - 此工具用于记录科学 Python 库。


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