Відкрити головне меню

SciPy — відкрита бібліотека високоякісних наукових інструментів для мови програмування Python. SciPy містить модулі для оптимізації, інтегрування, спеціальних функцій, обробки сигналів, обробки зображень, генетичних алгоритмів, розв'язування звичайних диференціальних рівнянь та інших задач, які розв'язуються в науці і при інженерній розробці. Бібліотека розробляється для тієї ж аудиторії, що і MATLAB та Scilab. Для візуалізації при використанні SciPy часто застосовують бібліотеку Matplotlib, яка є аналогом засобів виводу графіки MATLAB. В даний час SciPy поширюється під ліцензією BSD і його розробники спонсоруються Enthought[en].

SciPy
NumPyOptimizationSmall.png
Приклад рисування Функції Бесселя і знаходження їх локальних максимумів
Тип розширення мови Python
Розробник Проект спільноти
Стабільний випуск 0.17.1[1] (12 травня 2016; 3 роки тому (2016-05-12))
Версії 1.3.1 (9 серпня 2019)[2]
Репозиторій github.com/scipy/scipy
Операційна система Крос-платформова
Написано на Python[3], C, Fortran, C++ і Cython
Ліцензія Ліцензія BSD
scipy.org

SciPy у Вікісховищі?

Зміст

Структури данихРедагувати

Основною структурою даних в SciPy є багатовимірний масив, реалізований модулем NumPy (старіші версії SciPy використовували з цією метою Numeric).

МодуліРедагувати

ОглядРедагувати

Доступні підпакети

Додаткова функціональністьРедагувати

Основна функціональність SciPy розширюється за рахунок інших інструментів[5]. Наприклад:

  • Графіка. На даний момент рекомендованим пакетом для рисування двомірної графіки є Matplotlib, однак існує велика кількість інших, наприклад, HippoDraw[en], Chaco, і Biggles. Також популярними є Python Imaging Library і MayaVi[en] (для 3D візуалізації).
  • Оптимізація. Хоча SciPy має свій пакет для оптимізації, OpenOpt має доступ до більшої кількості оптимізаційних пакетів і розв'язувачів.
  • Розширений аналіз даних. За допомогою RPy, SciPy забезпечує інтерфейс до статистичному пакету R, призначеному для складного аналізу даних.
  • База даних. SciPy може взаємодіяти з [1] PyTables, ієрархічною базою даних, розробленою для ефективного керування великими об'ємами даних, що зберігаються у файлах формату HDF5[en].
  • Інтерактивна оболонка. IPython це інтерактивне середовище, яке забезпечує зневадження і створення коду в стилі, близькому до MATLAB.
  • Символьна математика. Існує декілька бібліотек для Python, таких як PyDSTool[недоступне посилання з лютий 2019], Symbolic і SymPy[en], які дозволяють працювати із символьною математикою.

Див. такожРедагувати

ПриміткиРедагувати

ЛітератураРедагувати

  • 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.

ПосиланняРедагувати