Python - SciPy

A biblioteca SciPy do Python foi construída para funcionar com matrizes NumPy e fornece muitas práticas numéricas eficientes e fáceis de usar, como rotinas para integração e otimização numérica. Juntos, eles rodam em todos os sistemas operacionais populares, são rápidos de instalar e são gratuitos. NumPy e SciPy são fáceis de usar, mas poderosos o suficiente para depender de alguns dos principais cientistas e engenheiros do mundo.

Subpacotes SciPy

SciPy é organizado em subpacotes que cobrem diferentes domínios de computação científica. Eles estão resumidos na tabela a seguir -

scipy.constants	Constantes físicas e matemáticas
scipy.fftpack	transformada de Fourier
scipy.integrate	Rotinas de integração
scipy.interpolate	Interpolação
scipy.io	Entrada e saída de dados
scipy.linalg	Rotinas de álgebra linear
scipy.optimize	Otimização
scipy.signal	Processamento de sinal
scipy.sparse	Matrizes esparsas
scipy.spatial	Estruturas e algoritmos de dados espaciais
scipy.special	Quaisquer funções matemáticas especiais
scipy.stats	Estatisticas

Estrutura de dados

A estrutura de dados básica usada pelo SciPy é uma matriz multidimensional fornecida pelo módulo NumPy. NumPy fornece algumas funções para Álgebra Linear, Transformadas de Fourier e Geração de Números Aleatórios, mas não com a generalidade das funções equivalentes em SciPy.

Veremos muitos exemplos de uso da biblioteca SciPy de python no trabalho de ciência de dados nos próximos capítulos.