scipy庫

• 主要模塊
• 數學、物理常用常數與單位模塊constants
• 特殊函數模塊special

主要模塊

• scipy庫是專門為科學計算和工程應用設計的Python工具包，在numpy的基礎上增加了大量用于科學計算和工程計算的模塊，包括統計、優化、整合、線性代數、長微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等

模塊說明

constants	常數
special	特殊函數
optimize	數值優化算法，如最小二乘擬合（leastsq）、函數最小值（fmin系列）、非線性方程組求解（fsolve）等
interpolate	插值（interpld、interp2d等）
integrate	數值積分
signal	信號處理
ndimage	圖像處理，包括濾波器模塊filters、傅里葉變換模塊fourier、圖像插值模塊interpolation、圖像測量模塊measurements、形態學圖像處理模塊morphology等
stats	統計
misc	提供了讀取圖像文件的方法和一些測試圖像
io	提供了讀取Matlab和FORTRAN文件的方法

數學、物理常用常數與單位模塊constants

• scipy工具包的常數模塊constants包含大量用于科學計算的常數
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>>> from scipy import constants as C >>> C.pi #圓周率 3.141592653589793 >>> C.golden #黃金比例 1.618033988749895 >>> C.c #真空中的光速 299792458.0 >>> C.h #普朗克常數 6.62607015e-34 >>> C.mile #一英里等于多少米 1609.3439999999998 >>> C.inch #一英寸等于多少米 0.0254 >>> C.degree #一度等于多少弧度 0.017453292519943295 >>> C.minute #一分鐘等于多少秒 60.0 >>> C.g #標準重力加速度 9.80665

特殊函數模塊special

>>> from scipy import special as S >>> S.cbrt(8) #立方根 2.0 >>> S.exp10(3) #10**3 1000.0 >>> S.sindg(90) #正弦函數，參數為角度 1.0 >>> S.round(3.1) #四舍五入 3.0 >>> S.round(3.5) 4.0 >>> S.comb(5,3) #從5個中任選3個的組合數 10.0 >>> S.perm(5,3) #排列數 60.0 >>> S.gamma(4) #gamma函數 6.0 >>> S.beta(10,200) #beta函數 2.839607777781333e-18 >>> S.sinc(0) #sinc函數 1.0

總結

以上是生活随笔為你收集整理的scipy库（1）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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