SciPy

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск
SciPy
Scipylogo.gif
NumPyOptimizationSmall.png
Пример отрисовки функции Бесселя с пометкой её локальных максимумов
Тип

Расширение языка Python

Разработчик

Проект сообщества

Написана на

Python, Си, Фортран, C++ и Cython

Операционная система

Кроссплатформенное программное обеспечение

Последняя версия

0.16.0[1] (4 августа 2015)

Лицензия

BSD

Сайт

scipy.org

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

Возможности:

Целевая аудитория — пользователи продуктов MATLAB и Scilab.

Для визуализации результатов расчётов часто применяется библиотека Matplotlib, являющуяся аналогом средств вывода графики MATLAB.

В настоящее время[прояснить] библиотека SciPy распространяется по условиям лицензии BSD. Разработчиков финансирует фирма «Enthought».

Структуры данных[править | править вики-текст]

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

Модули[править | править вики-текст]

Обзор[править | править вики-текст]

Рассмотрим доступные субпакеты.

constants 
Физические константы и коэффициенты пересчёта (с версии 0.7.0[2]).
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[править | править вики-текст]

Функциональность библиотеки SciPy можно расширить с помощью других инструментов[3]. Рассмотрим примеры.

Графика 
Для отрисовки двухмерной предназначено несколько библиотек: Matplotlib (рекомендуется), HippoDraw, Chaco, Biggles, Python Imaging Library, MayaVi (поддерживает трёхмерную графику).
Оптимизация 
Библиотеки для оптимизации: optimize (модуль встроен в SciPy), OpenOpt (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 PyTables[4] — 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: PyDSTool, Symbolic и SymPy.

См. также[править | править вики-текст]

Примечания[править | править вики-текст]

Литература[править | править вики-текст]

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

Ссылки[править | править вики-текст]