003 Scipy庫簡介

參考文檔補充原本的文檔：

　　https://www.cnblogs.com/mrchige/p/6504324.html

一：原本的簡單介紹

1.Scipy庫

　　Scipy庫是基於python生態的一款開源數值計算，科學與工程應用的開源軟件，包括常用的NumPy，pandas，matplotlib等庫。

　　https://www.scipy.org/:

　　

 

2.介紹

　　SciPy是一款方便、易於使用、專為科學和工程設計的Python工具包.它包括統計,優化,整合,線性代數模塊,傅里葉變換,信號和圖像處理,常微分方程求解器等等.

　　SciPy科學計算工具集，而不是完整的包含NumPy、Matplotlib的SciPy技術棧。

　　Scipy庫構建於NumPy之上，提供了一個用於在Python中進行科學計算的工具集，如數值計算的算法和一些功能函數，可以方便的處理數據。主要包含以下內容

• 特殊函數 (scipy.special)
• 積分 (scipy.integrate)
• 最優化 (scipy.optimize)
• 插值 (scipy.interpolate)
• 傅立葉變換 (scipy.fftpack)
• 信號處理 (scipy.signal)
• 線性代數 (scipy.linalg)
• 稀疏特征值 (scipy.sparse)
• 統計 (scipy.stats)
• 多維圖像處理 (scipy.ndimage)
• 文件 IO (scipy.io)

 

二：實驗Scipy（主要來源於文檔）

1.環境

　　使用Spyder

　　

 

2.特定函數

# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy import *
from scipy import *

from scipy.special import jn, yn, jn_zeros, yn_zeros
import matplotlib.pyplot as plt

n = 0    # order
x = 0.0

# Bessel function of first kind
print "J_%d(%f) = %f" % (n, x, jn(n, x))

x = 1.0
# Bessel function of second kind
print "Y_%d(%f) = %f" % (n, x, yn(n, x))

x = linspace(0, 10, 100)

fig, ax = plt.subplots()

for n in range(4):
    ax.plot(x, jn(n, x), label=r"$J_%d(x)$" % n)
ax.legend();

fig

 

3.效果