Sous-packages de SciPy fréquemment utilisés

SciPy est une collection de nombreux algorithmes mathématiques et fonctions utiles basés sur NumPy et en est une extension. Aujourd'hui, je vais explorer quelques-uns des énormes sous-packages SciPy qui sont souvent utilisés et utiles. Je vais.

Les sous-packages comprennent: Chacun de ceux-ci peut être appelé à partir de l'importation scipy PACKAGE_NAME. (Il y a d'autres façons de le faire)

paquet Contenu
cluster Algorithme de clustering
constants Constantes physiques et constantes mathématiques
fftpack Routine de transformation de Fourier rapide
integrate Intégration et équations différentielles normales
interpolate Interpolation et lissage des splines
io Entrée et sortie
linalg algèbre linéaire
ndimage Traitement en N dimensions
odr Régression de distance orthogonale
optimize Optimisation et routine de détection de racine
signal Traitement de signal
sparse Routines associées à des matrices clairsemées
spatial Structure des données spatiales et algorithmes
special Particularités
stats Distribution statistique et fonction
weave C/C++L'intégration

À ma discrétion et selon mes préjugés, les sous-packages les plus fréquemment utilisés sont scipy.stats et scipy.linalg. .

Fonction statistique (scipy.stats)

scipy.stats est un sous-paquetage de statistiques. Premièrement, il existe deux classes générales qui encapsulent des variables de probabilité continues et discrètes. Sur cette base, SciPy a des classes pour plus de 80 variables stochastiques continues et plus de 10 variables probabilistes discrètes. Ces classes à dominante statistique sont organisées sous scipy.stats.

Les méthodes courantes pour les variables stochastiques continues comprennent:

Méthode Contenu
rvs Variable aléatoire
pdf Fonction de densité de probabilité
cdf Fonction de distribution cumulative
sf Fonction de survie (1-CDF)
ppf Fonction de pourcentage (inverse de CDF)
isf Fonction de survie inverse (inverse de SF)
stats Moyenne, dispersion, netteté de Fisher, vraisemblance
moment Ratio de produit décentralisé

Distribution F

C'est une distribution F familière.

from scipy.stats import f #Appelez la distribution F à partir des statistiques
def draw_graph(dfn, dfd):
    rv = f(dfn, dfd) #Tracez une distribution F avec les deux arguments donnés
    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

score z

Il peut être obtenu comme suit.

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]

Algèbre linéaire (scipy.linalg)

Calculs d'algèbre linéaire très rapides avec BLAS et LAPACK ..

Toutes les routines algébriques linéaires supposent un objet qui peut être converti en un tableau à deux dimensions. La sortie de ces routines est également fondamentalement un tableau à deux dimensions.

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

Résumé

Les sous-packages de SciPy ont un grand nombre de fonctions et sont loin d'être explicables. Si vous êtes intéressé, veuillez lire les Documents en ligne.

Si vous n'êtes pas satisfait de la documentation en ligne, vous pouvez également vous référer aux Livres gratuits présentés précédemment.

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