Dữ liệu có lượng lớn cần được xử lý đúng cách. Đó là lý do máy tính dung lượng lớn được sử dụng. Các tính toán khoa học và kỹ thuật trên tập dữ liệu lớn có thể thực hiện nhờ một thư viện trong Python gọi là SciPy. SciPy là viết tắt của 'Scientific Python' (Python khoa học).
Thư viện NumPy trong Python là điều kiện tiên quyết cho SciPy vì SciPy được xây dựng trên nền tảng NumPy. Hãy đảm bảo thư viện NumPy đã được cài đặt trước khi cài đặt SciPy. Đây là phần mềm mã nguồn mở, dễ dàng cài đặt và sử dụng.
Nó có nhiều tính năng của khoa học dữ liệu và học máy cần thiết để xử lý và làm việc với dữ liệu thành công. Có thể dùng để thực hiện các phép toán trên mảng NumPy. Tốc độ tính toán cao và dễ hiểu.
Cài đặt SciPy
pip install scipy
Lưu ý - Đây là lệnh cài đặt cho hệ điều hành Windows.
sudo port install py35-scipy py35-numpy
Lưu ý - Đây là lệnh cài đặt cho macOS.
sudo apt-get install python-scipy python-numpy
Lưu ý - Đây là lệnh cài đặt cho Linux.
SciPy cũng có thể dùng cho nhiều mục đích khác như:
- Tích phân (Integration)
- Nội suy (Interpolation)
- Phương pháp bình phương tối thiểu trong hồi quy (Least squares)
- Tối ưu hóa (Optimization)
- Xử lý tín hiệu (Signal processing)
- Đại số tuyến tính (Linear algebra)
Hãy hiểu cách tích phân các giá trị (phép toán toán học):
Ví dụ
import scipy.integrate
my_fun = lambda x: 11.345 * x
i = scipy.integrate.quad(my_fun, 0, 3.1)
print("Các giá trị tích phân là:")
print(i)
Đầu ra
Các giá trị tích phân là: (54.512725, 6.052128243005939e-13)
Giải thích
- Nhập các thư viện cần thiết, đặt bí danh để dễ sử dụng.
- Định nghĩa hàm lambda để tạo giá trị dữ liệu.
- Đây là các giá trị được tích phân.
- Gọi hàm
integrate.quadcó trong SciPy. - Hiển thị đầu ra trên console.
Lưu ý: Hàm quad trả về một tuple chứa (giá trị tích phân, ước lượng sai số). SciPy cung cấp nhiều hàm tích phân khác như dblquad, tplquad cho tích phân nhiều chiều.