SciPy — библиотека для языка программирования Python с открытым исходным кодом , предназначенная для выполнения научных и инженерных расчётов .

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 в 2006 году, соединив Numeric и Numarray.

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.

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 « ».

Структуры данных

Основной структурой данных в SciPy является многомерный массив , реализованный модулем NumPy (более старые версии SciPy использовали модуль Numeric).

Модули

Обзор

Доступные субпакеты:

constants

Физические константы и коэффициенты пересчёта (с версии 0.7.0 ).

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.

weave

Использование кода, написанного на языках C и C++ .

Расширяемость

Функциональность библиотеки SciPy можно расширить с помощью других инструментов . Примеры:

Графика

Для отрисовки двухмерной предназначено несколько библиотек: Matplotlib (рекомендуется), , , Biggles, Python Imaging Library , (поддерживает трёхмерную графику).

Оптимизация

Библиотеки для оптимизации: optimize (модуль встроен в SciPy), (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 — 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 : (недоступная ссылка) , Symbolic и SymPy .

См. также

• Matplotlib
• NumPy
• IPython

Примечания

Литература

• Нуньес-Иглесиас Х., Уолт Ш., Дэшноу Х. Элегантный SciPy = Elegant SciPy. — , 2018. — 266 с. — ISBN 978-5-97060-6001 .
• Bressert, E. SciPy and NumPy. — O'Reilly, 2012. — 57 p. — ISBN 9781449305468 .

• Blanco-Silva, F.J. Learning SciPy for Numerical and Scientific Computing. — Packt Publishing, Limited, 2013. — 150 p. — ISBN 9781782161639 .

Ссылки