Scipy-Bibliothek für fortgeschrittene wissenschaftliche Berechnungen: Sie ist eng mit Numpy verwandt. Scipy manipuliert im Allgemeinen Numpy-Arrays, um wissenschaftliche Berechnungen und statistische Analysen durchzuführen, sodass man sagen kann, dass es auf Numpy basiert.
Scipy-Bibliotheksinstallation (empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
pip install scipy
Scipy verfügt über viele Untermodule, die verschiedene Anwendungen wie Interpolationsoperationen, Optimierungsalgorithmen usw. verarbeiten können. SciPy ist ein wissenschaftliches Computerpaket, das leistungsfähiger ist und ein breiteres Spektrum an Anwendungen bietet, die auf NumPy basieren. Aus diesem Grund ist SciPy bei der Installation und Ausführung auf die NumPy-Unterstützung angewiesen.
SciPy ist die weltberühmte Python-Open-Source-Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen, die auf Numpy basiert. Zu den zusätzlichen Funktionen gehören numerische Integration, Optimierung, Statistik und einige Sonderfunktionen. Die SciPy-Funktionsbibliothek fügt viele Bibliotheksfunktionen hinzu, die häufig in mathematischen, naturwissenschaftlichen und technischen Berechnungen verwendet werden, die auf der NumPy-Bibliothek basieren. Zum Beispiel lineare Algebra, numerische Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen, Signalverarbeitung, Bildverarbeitung, dünn besetzte Matrizen usw.
SciPy ist ein auf Numpy basierendes Python-Modul, das eine Vielzahl mathematischer Algorithmen und praktische Funktionen integriert. Durch die Bereitstellung einiger High-Level-Befehle und -Klassen für Benutzer erhöht SciPy die Möglichkeiten zur Bearbeitung und Visualisierung von Daten in einer interaktiven Python-Sitzung erheblich. Mit SciPy wird eine interaktive Python-Sitzung zu einer Datenverarbeitungs- und System-Prototyping-Umgebung, die mit MATLAB, IDL, Octave, R-Lab und SciLab konkurriert. Noch wichtiger ist, dass Sie mit SciPy in Python auch eine leistungsstarke Sprache – Python – verwenden können, um komplexe und professionelle Programme zu entwickeln. Verwenden Sie SciPy, um wissenschaftliche Anwendungen zu schreiben und erhalten Sie Hilfe von Modulen, die von Entwicklern auf der ganzen Welt entwickelt wurden. Von parallelen Programmen über Web- und Datenbank-Unterroutinen bis hin zu verschiedenen Klassen stehen Python-Programmierern bereits zur Verfügung. SciPy verfügt über diese leistungsstarken Funktionen, insbesondere seine Mathematikbibliothek.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo installieren Sie Scipy in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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