吉吉于

【Python】scipy和numpy的处理能力

Numpy

numpy 准确地说提供了一个在python中做科学计算的基础库,侠义地讲它重在数值计算,甚至可以说是用于多维数组处理的库

numpy的处理能力包括:

  • a powerful N-dimensional array object N维数组;
  • advanced array slicing methods (to select array elements);N维数组的分片方法;
  • convenient array reshaping methods;N维数组的变形方法;
  • and it even contains 3 libraries with numerical routines:

    • basic linear algebra functions;基本线性代数函数;
  • basic Fourier transforms;基本傅立叶变换;
  • sophisticated random number capabilities;精巧的随机数生成能力;
  • scipy

    scipy是科学和工程计算工具。包括处理多维数组,多维数组可以是向量、矩阵、图形(图形图像是像素的二维数组)、表格(一个表格是一个二维数组);目前能处理的对象有:

    • statistics;统计学;
    • numeric integration;数值积分;
    • special functions;特殊函数;
    • integration, ordinary differential equation (ODE) solvers;积分和解常微分方程;
    • gradient optimization;梯度优化;
    • genetic algorithms;遗传算法;
    • parallel programming tools(an expression-to-C++ compiler for fast execution, and others);并行编程工具;


    在将来会增加下面的计算处理能力(现在已经部分地具备了这些能力):

    • Circuit Analysis (wrapper around Spice?);电路分析;
    • Micro-Electro Mechanical Systems simulators (MEMs);
    • Medical image processing;医学图像处理;
    • Neural networks;神经网络;
    • 3-D Visualization via VTK;3D可视化;
    • Financial analysis;金融分析;
    • Economic analysis;经济分析;
    • Hidden Markov Models;隐藏马尔科夫模型;

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