[PYTHON] Häufig verwendete Unterpakete von SciPy

SciPy ist eine Sammlung vieler mathematischer Algorithmen und nützlicher Funktionen, die auf NumPy basiert und eine Erweiterung davon darstellt. Heute werde ich einige der riesigen SciPy-Unterpakete untersuchen, die häufig verwendet werden und nützlich sind. Ich werde.

Die Unterpakete enthalten: Jedes dieser Elemente kann über den scipy-Import PACKAGE_NAME aufgerufen werden. (Es gibt andere Möglichkeiten, dies zu tun)

Paket Inhalt
cluster Clustering-Algorithmus
constants Physikalische Konstanten und mathematische Konstanten
fftpack Schnelle Fourier-Transformationsroutine
integrate Integration und normale Differentialgleichungen
interpolate Interpolation und Glättung von Splines
io Ein- und Ausgabe
linalg Lineare Algebra
ndimage N-dimensionale Verarbeitung
odr Orthogonale Distanzregression
optimize Routine zur Optimierung und Wurzelerkennung
signal Signalverarbeitung
sparse Routinen, die mit spärlichen Matrizen verbunden sind
spatial Geodatenstruktur und Algorithmen
special Besondere Merkmale
stats Statistische Verteilung und Funktion
weave C/C++Integration

Nach meinem eigenen Ermessen und Vorurteil sind die am häufigsten verwendeten Unterpakete scipy.stats und scipy.linalg. .

Statistische Funktion (scipy.stats)

scipy.stats ist ein Unterpaket für Statistiken. Erstens gibt es zwei allgemeine Klassen, die kontinuierliche und diskrete Wahrscheinlichkeitsvariablen kapseln. Basierend darauf verfügt SciPy über Klassen für über 80 kontinuierliche stochastische Variablen und über 10 diskrete probabilistische Variablen. Diese überwiegend statistischen Klassen sind unter scipy.stats organisiert.

Übliche Methoden für kontinuierliche stochastische Variablen sind:

Methode Inhalt
rvs Zufällige Variable
pdf Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion
cdf Verteilungsfunktion
sf Überlebensfunktion (1-CDF)
ppf Prozentfunktion (invers zu CDF)
isf Reverse Survival-Funktion (invers zu SF)
stats Mittelwert, Streuung, Fisher-Schärfe, Wahrscheinlichkeit
moment Dezentrale Produktquote

F Verteilung

Es ist eine bekannte F-Verteilung.

from scipy.stats import f #Rufen Sie die F-Verteilung aus den Statistiken auf
def draw_graph(dfn, dfd):
    rv = f(dfn, dfd) #Zeichnen Sie eine F-Verteilung mit den beiden angegebenen Argumenten
    x = np.linspace(0, np.minimum(rv.dist.b, 3))
    plt.plot(x, rv.pdf(x))

draw_graph(1, 1)
draw_graph(2, 1)
draw_graph(5, 2)

image.png

z Punktzahl

Es kann wie folgt erhalten werden.

x = np.array([61, 74, 55, 85, 68, 72, 64, 80, 82, 59])
print(stats.zscore(x))
#=> [-0.92047832  0.40910147 -1.53413053  1.53413053 -0.20455074  0.20455074
#    -0.61365221  1.02275369  1.22730442 -1.12502906]

Lineare Algebra (scipy.linalg)

Sehr schnelle lineare Algebra-Berechnungen mit BLAS und LAPACK ..

Alle linearen algebraischen Routinen setzen ein Objekt voraus, das in ein zweidimensionales Array konvertiert werden kann. Die Ausgabe dieser Routinen ist im Grunde auch ein zweidimensionales Array.

x = np.array([[1,2],[3,4]])
linalg.inv(x)
#=>
# array([[-2. ,  1. ],
#        [ 1.5, -0.5]])

Zusammenfassung

Die Unterpakete von SciPy haben eine Vielzahl von Funktionen und sind alles andere als erklärbar. Wenn Sie interessiert sind, lesen Sie bitte die Online-Dokumente.

Wenn Sie mit der Online-Dokumentation nicht zufrieden sind, können Sie auch auf Kostenlose Bücher, die früher eingeführt wurden verweisen.

Recommended Posts

Häufig verwendete Unterpakete von SciPy
Liste der häufig verwendeten Linux-Befehle
[Anaconda3] Zusammenfassung häufig verwendeter Befehle
[Linux] Überprüfung häufig verwendeter Basisbefehle 2
Zusammenfassung der häufig verwendeten Befehle von Django (Anfänger)
Zusammenfassung der häufig verwendeten Befehle in matplotlib
[Linux] Überprüfung häufig verwendeter Basisbefehle
[Maschinelles Lernen] Liste der häufig verwendeten Pakete
Liste häufig verwendeter integrierter Funktionen und Methoden
Häufig verwendete Methoden von Selen und schöner Suppe
Zusammenfassung häufig verwendeter Python-Arrays (für mich)
[Linux-Befehl] Ein Memorandum häufig verwendeter Befehle
Zusammenfassung häufig verwendeter Befehle (mit kleinem Kommentar)
Selenium Webdriver Zusammenfassung der häufig verwendeten Betriebsmethoden
pyenv Häufig verwendete Befehle
Häufig verwendeter Befehl tmux
Häufig verwendete Linux-Befehle
Häufig verwendete Linux-Befehle
Häufig verwendeter Pip-Befehl
Eine Sammlung häufig verwendeter Befehle in der Serververwaltung
Vergleichstabelle häufig verwendeter Prozesse von Python und Clojure
Zeigen Sie eine Liste häufig verwendeter Befehle in Zsh an
Häufig verwendete ps-Befehlsoptionen
Python verwendete häufig Codefragmente
Häufig verwendete Befehle in virtualenv
Ich habe versucht, die häufig verwendete Implementierungsmethode von pytest-mock zusammenzufassen
Installation von SciPy und matplotlib (Python)
8 häufig verwendete Befehle in Python Django
Klassifizieren Sie häufig verwendete Datei- / Ordner-Dialoge
[Linux] Häufig verwendete Linux-Befehle (Dateibetrieb)
Installation von Python, SciPy, matplotlib (Windows)
Häufig verwendete Linux-Befehle (für Anfänger)
[Linux] Häufig verwendete Linux-Befehle (Ordneroperation)
Paiza Skill Checkliste der häufig verwendeten D- und C-Ränge ~ Python ~