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SciPy教程
SciPy，一个用于Python的科学库是一个开源的，BSD许可的数学库，科学和工程. SciPy库依赖于NumPy，它提供方便快捷的N维数组操作.构建SciPy库的主要原因是它应该与NumPy数组一起使用.它提供了许多用户友好且高效的数值实践，例如数值积分和优化的例程.这是一个介绍性教程，涵盖了SciPy的基础知识，并描述了如何处理其各种模块.
受众
这教程是为想要学习基本功能以及SciPy各种功能的读者准备的.完成本教程后，读者将发现自己处于中等水平的专业知识，从那里他们可以将自己带到更高水平的专业知识.
先决条件
<在继续本教程中给出的各种概念之前，期望读者对Python有基本的了解.除此之外，如果读者具有其他编程语言的一些基本知识，那将非常有用. SciPy库依赖于NumPy库，因此学习NumPy的基础知识可以使理解变得容易.
本文地址：https://itbaoku.cn/tutorial/scipy-index.html
相关问答
我想在代码中使用scipy.spatial.distance.cosine.如果我执行import scipy.spatial或from scipy import spatial之类的事情，我可以导入spatial subpodule，但是如果我只是import scipy调用scipy.spatial.distance.cosine(...)导致以下错误:AttributeError: 'module' object has no attribute 'spatial'. 第二种方法怎么了? 解决方案 导入软件包不会自动导入子模块.您需要明确导入子模块. 例如，import xml不导入子模块xml.dom >>> import xml >>> xml.dom Traceback (most recent call last): File "", line 1, in AttributeError: 'module' object has no attribute 'dom' >>> import xml.dom >>> xml.dom 有一个例外，例如os.path. (os模块本身将子模
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除了Lu()外，还可以选择将置换矩阵应用于下部三角矩阵，这两个函数之间是否有任何区别?我很高兴见解哪个更好，更快和/或至少失败的可能性. 解决方案 有一个功能差异.假设您只想进行LU分解；然后，您使用scipy.linalg.lu.但是，假设您将解决许多具有不同右侧的线性系统.然后，您可以通过lu_factor获得低级拉帕克表示，然后在scipy.linalg.lu_solve函数中使用此表示形式，而无需一遍又一遍地明确获得相同的LU分解. 每次您要在管道下另一个操作中使用该分解时，可以节省一个O(n^2)操作.
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我在使用cx_freeze和scipy时很难编译EXE.特别是，我的脚本使用 from scipy.interpolate import griddata 构建过程似乎成功完成，但是当我尝试运行编译的EXE时，我会收到以下消息. Traceback (most recent call last): File "C:\Python27\lib\site-packages\cx_Freeze\initscripts\Console.py", line 27, in exec(code, m.__dict__) File "gis_helper.py", line 13, in File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\__init__.py", line 103, in raise ImportError(msg) ImportError: Error importing scipy: you cannot import scipy while being in scipy source directory; please exit the scipy source tree first, and relaunch
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我没有确定coo_matrix，csr_matrix和csc_matrix. 之间的区别 该文档确实提到COO_MATRIX对于算术操作不是有效的，我们需要将其转换为csr或csc.我正在更多地研究矩阵乘法.如果我只有coo_matrix并将其转换为csr或csv矩阵. ，我不明白幕后发生了什么. 也有类似 的东西 A = array([[1,2,3,0,0,5], [5,0,0,1,2,0]]) print coo_matrix(A) 它打印 (0, 0) 1 (0, 1) 2 (0, 2) 3 (0, 5) 5 很酷.但是有没有办法，我可以直接输入矩阵作为印刷的矩阵.诸如定义零COO矩阵之类的东西，然后开始定义coo_matrix的值，例如我们在matlab中的操作. 谢谢！ 解决方案 术语不是Python Scipy发明的，但已经存在于稀疏矩阵表示科学 中 存在各种格式，其中可以表示稀疏的矩阵. 格式可以分为两组: 那些支持有效修改的人，例如Dok(键字典)，lil(列表列表)或COO(坐标列表).这些通常用于构造矩阵. 那些支持有效访问和矩阵操作的人，例如CSR(压缩稀疏行)或CSC(压缩稀疏列). 坐标列表(COO) coo 存储(行，列，值)
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我正在尝试在计算机上安装Scipy.我通过使用命令PIP安装Scipy做到了这一点. (Pip&Numpy是最新的，我正在使用Python 3.6)我也尝试使用Pycharm，但也没有起作用. 我总是会出现此错误: 命令 " C:\ USER *** \ AppData \ local \ program \ python \ python36 \ python.exe -u -c -c "进口设置， tokenize; file ='c:\ users \ *** \ appdata \ local \ temp \ pip-build-x3s21920 \ scipy \ scipy \ setup.py'; f = getAttr(tokenize，tokenize，tokenize，tokenize '打开'，打开)( file ); code = f.read().替换('\ r \ n'，， '\ n'); f.close(); exec(编译(代码， file ，'exec'))"安装 - 记录C:\用户*** \ appdata \ local \ temp \ pip-gip-gr9ppj_q-record \ install-record.txt -single-version-externsally-compile"失败"，错误代码1在C:\ Us
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我试图使用 scipy skewnorm package将数据拟合到偏斜的正态分布中. 但是，我无法正确理解用法，因为我找不到有关此事的正确文档或示例. 在帮助部分，我找到了请让我知道是否有人可以为此提供帮助. from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # choose some parameters a, loc, scale = 5.3, -0.1, 2.2 # draw a sample data = stats.skewnorm(a, loc, scale).rvs(1000) # estimate parameters from sample ae, loce, scalee = stats.skewnorm.fit(data) # Plot the PDF. plt.figure() plt.hist(data, bins=100, normed=True, alpha=0.6, color='g') xmin, xmax = plt.xlim() x = np.linspace(xmin, xmax, 100) p = stats.skewnorm.pdf(x,ae, loce, scalee)#.rvs(100) plt.plot(x, p
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