Python科学计算库Scipy入门必看教程(python科学计算库有哪些)

发布时间：2024-01-26

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1.Scipy介绍

Scipy在Numpy的基础上则加了众多的数学计算，科学计算以及工程计算中常用的模块，例如线性代数，常微分方程的数值求解，信号处理，图像处理，系数矩阵等。在本章中，将通过实例介绍Scipy中常用的的一些模块。为了方便读者理解，在示例程序中使用matplotlib，TVTK以及Mayavi等扩展绘制二维以及三维图表。

Scipy的special模块是一个非常完整的函数库，其中包含了基本数学函数，特殊数学函数以及Numpy中出现的所有函数。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。

2.Scipy是由针对特定任务的子模块组成：

3.SciPy-数值计算库

importnumpyasnpimportpylabasplimportmatplotlibasmplmpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']importscipyscipy.__version__#查看版本

'1.0.0'

4.常数和特殊函数

fromscipyimportconstantsasCprint(C.c)#真空中的光速print(C.h)#普朗克常数

299792458.0

6.62607004e-34

C.physical_constants["electronmass"]

(9.10938356e-31, 'kg', 1.1e-38)

#1英里等于多少米,1英寸等于多少米,1克等于多少千克,1磅等于多少千克print(C.mile)print(C.inch)print(C.gram)print(C.pound)

1609.3439999999998

0.0254

0.001

0.45359236999999997

importscipy.specialasSprint(1+1e-20)print(np.log(1+1e-20))print(S.log1p(1e-20))

1.0

0.0

1e-20

m=np.linspace(0.1,0.9,4)u=np.linspace(-10,10,200)results=S.ellipj(u[:,None],m[None,:])print([y.shapeforyinresults])#%figonly=使用广播计算得到的`ellipj()`返回值fig,axes=pl.subplots(2,2,figsize=(12,4))labels=["$sn$","$cn$","$dn$","$\phi$"]forax,y,labelinzip(axes.ravel(),results,labels):ax.plot(u,y)ax.set_ylabel(label)ax.margins(0,0.1)axes[1,1].legend(["$m={:g}$".format(m_)form_inm],loc="best",ncol=2);

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