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教程
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SciPy 教程 SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。 Scipy 是基于 Numpy 的科学计算库，用于数学、科学、工程学等领域，很多有一些高阶抽象和物理模型需要使用 Scipy。 SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。 学习本教程前你需要了解 在开学习 SciPy 教程之前，我们需要具备基本的 ..
SciPy 常量模块 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 来表示。 以下实例输出圆周率： 实例 [mycode4 type='python'] from scipy import constants print(constants.pi) [/mycode4] 执行以上代码，..
SciPy 图结构 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 Matrix）是表示顶点之间相邻关系的矩阵。 邻接矩阵逻辑结构分为两部分：V 和 E 集合，其中，V 是顶点，E 是边，边有时会有权重，表示节点之间的连接强度。 用一个一维..
SciPy 安装 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 pip install -U scipy 安装完成后，我们就可以通过 from scipy import module 来导入 scipy 的库： constants 是 sci..
SciPy 插值 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，我们可以插值并找到点 1.33 和 1.66。 插值有很多用途，在机器学习中我们经常处理数据缺失的数据，插值通常可用于替换这些值。 这种填充值的方法称为插补。 除了插补，插值经常用于我们需..
SciPy Matlab 数组 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 savemat() 方法可以导出 Matlab 格式的数据。 该方法参数有： filename - 保存数据的文件名。 mdict - 包含数据的字典。 do_comp..
SciPy 模块列表 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 快速傅里叶变换 fft API scipy.integrate 积分 integrate API scipy.interpolate 插值 inter..
SciPy 优化器 SciPy 的 optimize 模块提供了常用的数值优化与方程求解算法实现。 我们可以直接调用这些函数来解决实际问题，例如查找函数的最小值、最大值，或者求解方程的根等。 NumPy 本身主要关注数组计算和线性代数运算，它提供了用于多项式求根的工具（如 numpy.roots）， 但并未提供通用的非线性方程数值求根接口。 当我们需要求解一般形式的非线性方程时，就需要使用 SciPy 的优化模块。 例如下..
Scipy 显著性检验 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对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。 显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小概率事件实际不可能性..
SciPy 稀疏矩阵 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，可以看到包含了很多 0 元素，右边是稠密的矩阵，大部分元素不是 0。 看一个简单例子： 上述稀疏矩阵仅包含 9 个非零元素，另外包含 26 个零元。其稀疏度为 74%，密度..
SciPy 空间数据 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。 三角测量 三角测量在三角学与几何学上是一借由测量目标点与固定基准线的已知端点的角度，测量目标距离的方法。 多边形的三角测量是将多边形分成多个三角形，我们可以用这些三角形来计算多边形..