SciPy
| File:NumPyOptimizationSmall.png 繪製貝塞爾函數並尋找其局部極大值的示例。 | |
| 原作者 | Travis Oliphant, Pearu Peterson, Eric Jones |
|---|---|
| 開發者 | 社區項目 |
| 首次發布 | 約2001年 |
| 當前版本 | |
| 源代碼庫 |
|
| 引擎 | |
| 操作系統 | 跨平台 |
| 類型 | 數學軟件 |
| 許可協議 | BSD許可證 |
| 網站 | http://www.scipy.org/ |
SciPy是一個開源的Python算法庫和數學工具包。SciPy包含的模塊有最優化、線性代數、積分、插值、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算。
SciPy目前在BSD許可證下發布。它的開發最初由Enthought資助。與其功能相類似的軟件還有MATLAB、GNU Octave和Scilab。
組成[編輯]
SciPy工具包是Python科學計算的核心，其功能根據功能分成如下子包：
- cluster（聚類）：層次聚類，向量量化，K-均值聚類。
- constants（常數）：物理常數和換算係數。
- datasets（數據集）：裝載SciPy數據集。
- fft：快速離散傅里葉變換算法。
- fftpack（fft包）：遺留的離散傅里葉變換接口。
- integrate（積分）：數值積分工具。
- interpolate（插值）：插值工具。
- io：數據輸入輸出，支持讀寫MATLAB文件、讀IDL文件、讀寫Matrix Market文件、非格式化FORTRAN文件、netCDF的CDF-1與CDF-2格式文件、Harwell-Boeing文件、WAV聲音文件和讀Arff文件。
- linalg：線性代數工具。
- misc（雜項）：雜項例如示例圖片。
- ndimage（n-維圖像）：用於多維圖像處理的函數。
- ODR：正交距離回歸（Orthogonal Distance Regression）的類與算法。
- optimize（優化）：優化算法例如線性規劃。
- signal（信號）：信號處理工具。
- sparse（稀疏）：稀疏矩陣及相關算法。
- spatial（空間）：空間結構有關算法如k-d樹、最鄰近搜索、凸包等。
- special（特殊）： 特殊函數。
- stats（統計）：統計函數，如概率分布、匯總統計量、頻率統計量、假設檢驗、相關、重抽樣、蒙特卡羅方法、列聯表。
早先版本中的weave（編織）模塊，用於在Python代碼中包含C/C++代碼的工具，現已棄用，被Cython取代[1]。
數據結構[編輯]
SciPy的基礎數據結構是由NumPy模塊提供的多維陣列。NumPy提供了一些有關線性代數、傅里葉變換和隨機數生成的函數，但不具備SciPy中對應函數的通用性。NumPy還可以作為任意數據類型的高效多維數據容器，這使得NumPy可以快速無縫地和眾多數據庫集成。 舊版SciPy使用Numeric作為陣列類型，但現已棄用，新版SciPy改用Numpy實現的陣列。[2]
歷史[編輯]
在1990年代，Python引入了用於數值計算的陣列類型Numeric（這個包最終被Travis Oliphant編寫的NumPy取代）；此後，擴展模塊數量不斷增加，許多人對一個完整的科學技術計算環境感興趣。2001年，Travis Oliphant、Eric Jones和Pearu Peterson合併了他們編寫的代碼，並將結果包命名為SciPy。新創建的包對Numeric數據結構提供了常見數值運算。此後不久，Fernando Pérez發布了IPython（增強型交互式shell，在科學計算界廣泛使用）；John Hunter發布了Matplotlib（2D繪圖庫）的第一個版本，SciPy環境繼續增長，並增加了更多用於科學計算的工具。[3][4][5]
參考文獻[編輯]
- ^ SciPy 0.15.0 Release Notes — SciPy v1.6.2 Reference Guide. docs.scipy.org. [2021-04-13]. （原始內容存檔於2021-04-13）.
- ^ NumPy Homepage. [2023-03-10]. （原始內容存檔於2011-04-14）.
- ^ History of SciPy. [2023-03-10]. （原始內容存檔於2015-07-09）.
- ^ Guide to NumPy (PDF). [2023-03-10]. （原始內容存檔 (PDF)於2013-10-19）.
- ^ Python for Scientists and Engineers. [2023-03-10]. （原始內容存檔於2019-02-19）.
外部連結[編輯]
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