SciPy

SciPy

Пример отрисовки Функции Бесселя и нахождения их локальных максимумов
Тип	расширение языка Python
Разработчик	Проект сообщества
Операционная система	Кроссплатформенное программное обеспечение
Последняя версия	0.9.0 (27 февраля 2011)
Лицензия	Лицензия BSD
Сайт	www.scipy.org

SciPy — это открытая библиотека высококачественных научных инструментов для языка программирования Python. SciPy содержит модули для оптимизации, интегрирования, специальных функций, обработки сигналов, обработки изображений, генетических алгоритмов, решения обыкновенных дифференциальных уравнений и других задач, обычно решаемых в науке и при инженерной разработке. Библиотека разрабатывается для той же аудитории, что MATLAB и Scilab. Для визуализации при использовании SciPy часто применяют библиотеку Matplotlib, являющуюся аналогом средств вывода графики MATLAB. В настоящее время SciPy распространяется под лицензией BSD и его разработчики спонсируются Enthought.

Структуры данных

Основной структурой данный в SciPy является многомерный массив, реализованный модулем NumPy (более старые версии SciPy использовали для этой цели Numeric).

Модули

Обзор

Доступные субпакеты

• constants: Физические константы и коэффициенты пересчёта (с версии 0.7.0^[1])
• cluster: Векторное квантование
• fftpack: Дискретные алгоритмы преобразования Фурье
• integrate: Инструменты для интегрирования
• interpolate: Инструменты для интерполяции
• io: Ввод/вывод данных
• lib: Врапперы Python для внешних библиотек
• linalg: Линейная алгебра
• misc: Разные утилиты
• optimize: Средства оптимизации
• sandbox: Экспериментальный код
• signal: Обработка сигналов
• sparse: Поддержка разреженных матриц
• special: Специальные функции
• stats: Статистические функции
• weave: Позволяет включение кода C/C++ внутри кода Python

Дополнительная функциональность

Основной функционал SciPy расширяется за счёт других инструментов.^[2] Например:

• Графика. На данный момент рекомендованным пакетом для отрисовки двухмерной графики является Matplotlib, тем не менее существует множество других, например, HippoDraw, Chaco, и Biggles. Также популярными являются Python Imaging Library и MayaVi (для 3D визуализации).
• Оптимизация. Хотя SciPy имеет свой пакет для оптимизации, OpenOpt имеет доступ к большему количеству оптимизационных пакетов и решателей.
• Продвинутый анализ данных. При помощи RPy, SciPy обеспечивает интерфейс к статистическому пакету R предназначенному для сложного анализа данных.
• База данных. SciPy может взаимодействовать с [1] PyTables, иерархической базой данных разработанной для эффективного управления большими объёмами данных, хранящихся в файлах формата HDF5.
• Интерактивная оболочка. IPython это интерактивная среда которая обеспечивает дебаггинг и создание кода в стиле, близком к MATLAB.
• Символьная математика. Существует несколько библиотек для Python, такие как PyDSTool, Symbolic и SymPy, которые позволяют работать с символьной математикой.

См. также

• Matplotlib
• NumPy
• IPython

Примечания

1. ↑ SourceForge.net: SciPy: Scientific Library for Python: Files
2. ↑ Topical Software

Ссылки

• Домашняя страница
• Курс по изучению SciPy
• SciPy API reference