Dữ liệu hiện diện với số lượng lớn cần được xử lý đúng cách. Đây là lý do tại sao máy tính có dung lượng lớn được sử dụng. Các tính toán khoa học và kỹ thuật của các bộ dữ liệu lớn có thể được thực hiện với sự trợ giúp của một thư viện bằng Python được gọi là SciPy. SciPy là viết tắt của 'Scientific Python'.
Thư viện Numpy bằng Python là điều kiện tiên quyết đối với SciPy vì SciPy được xây dựng dựa trên Numpy. Đảm bảo rằng thư viện Numpy đã được cài đặt trước khi cài đặt thư viện SciPy. Đây là một 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 được yêu cầu để xử lý và làm việc thành công với dữ liệu. Nó có thể được sử dụng để thực hiện các hoạt động trên mảng Numpy. Tốc độ tính toán cao và dễ hiểu.
Cài đặt SciPy
pip install scipy
Lưu ý - Đây là lệnh để tải nó xuống cho hệ điều hành windows.
sudo port install py35-scipy py35-numpy
Lưu ý - Đây là lệnh để tải nó xuống cho hệ điều hành mac.
sudo apt-get install python-scipy python-numpy
Lưu ý - Đây là lệnh để tải nó xuống cho hệ điều hành Linux.
SciPy cũng có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau như -
- Tích hợp
- Nội suy
- Hình vuông ít nhất được sử dụng trong Hồi quy
- Tối ưu hoá
- Xử lý tín hiệu
- Đại số tuyến tính
Hãy cho chúng tôi hiểu cách các giá trị có thể được tích hợp (phép toán)
Ví dụ
import scipy.integrate
my_fun = lambda x: 11.345*x
i = scipy.integrate.quad(my_fun, 0, 3.1)
print("The integrated values are : ")
print(i) Đầu ra
The integrated values are : (54.512725, 6.052128243005939e-13)
Giải thích
- Các thư viện bắt buộc được nhập và các tên bí danh được đặt để dễ sử dụng.
- Một hàm lambda được xác định để tạo các giá trị dữ liệu.
- Đây là những giá trị được tích hợp.
- Chức năng 'tích hợp' có trong SciPy được gọi.
- Kết quả đầu ra được hiển thị trên bảng điều khiển.