SciPy 教程

Scipy 显著性检验

阅读(275)

显著性检验(significance test)就是事先对总体(随机变量)的参数或总体分布形式做出一个假设,然后利用样本信息来判断这个假设(备择假设)是否合理,即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。或者说,显著性检验要判断样本与我们...

SciPy 插值

阅读(296)

什么是插值? 在数学的数值分析领域中,插值(英语:interpolation)是一种通过已知的、离散的数据点,在范围内推求新数据点的过程或方法。 简单来说插值是一种在给定的点之间生成点的方法。 例如:对于两个点 1 和 2,我们可以插值并找...

SciPy Matlab 数组

阅读(265)

NumPy 提供了 Python 可读格式的数据保存方法。 SciPy 提供了与 Matlab 的交互的方法。 SciPy 的 scipy.io 模块提供了很多函数来处理 Matlab 的数组。 以 Matlab 格式导出数据 savema...

SciPy 空间数据

阅读(404)

空间数据又称几何数据,它用来表示物体的位置、形态、大小分布等各方面的信息,比如坐标上的点。 SciPy 通过 scipy.spatial 模块处理空间数据,比如判断一个点是否在边界内、计算给定点周围距离最近点以及给定距离内的所有点。 三角测...

SciPy 图结构

阅读(449)

图结构是算法学中最强大的框架之一。 图是各种关系的节点和边的集合,节点是与对象对应的顶点,边是对象之间的连接。 SciPy 提供了 scipy.sparse.csgraph 模块来处理图结构。 邻接矩阵 邻接矩阵(Adjacency Mat...

SciPy 稀疏矩阵

阅读(369)

稀疏矩阵(英语:sparse matrix)指的是在数值分析中绝大多数数值为零的矩阵。反之,如果大部分元素都非零,则这个矩阵是稠密的(Dense)。 在科学与工程领域中求解线性模型时经常出现大型的稀疏矩阵。 上图中左边就是一个稀疏矩阵,可以...

SciPy 优化器

阅读(281)

SciPy 的 optimize 模块提供了常用的最优化算法函数实现,我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题,比如查找函数的最小值或方程的根等。 NumPy 能够找到多项式和线性方程的根,但它无法找到非线性方程的根,如下所示: x + ...

SciPy 常量模块

阅读(359)

SciPy 常量模块 constants 提供了许多内置的数学常数。 圆周率是一个数学常数,为一个圆的周长和其直径的比率,近似值约等于 3.14159,常用符号 pi 来表示。 以下实例输出圆周率: 执行以上代码,输出结...

SciPy 模块列表

阅读(330)

以下列出了 SciPy 常用的一些模块及官网 API 地址: 模块名 功能 参考文档 scipy.cluster 向量量化 cluster API scipy.constants 数学常量 constants API scipy.fft 快...

SciPy 安装

阅读(386)

本章节,我们使用 pip 工具来安装 SciPy 库,如果还未安装该工具,可以参考 Python pip 安装与使用。 升级 pip: python3 -m pip install -U pip 安装 scipy 库: python3 -m...