SciPy中的常量包提供了很多科学领域中的常量，例如：光速。要使用常量，需要先导入常量包（scipy.constants）。示例从scipy.constants中导入pi值：#导入pi常量fromscipy.constantsimportpiprint("sciPy-pi=%.16f"%pi)输出sciPy-pi=3....

聚类(K-meansclustering)是在一组未标记的数据中，将相似的数据（点）归到同一个类别中的方法。聚类与分类的最大不同在于分类的目标事先已知，而聚类则不知道。K-means是聚类中最常用的方法之一，它是基于点与点的距离来计算最佳类别归属，即靠得比较近的一组点（数据）被归为一类。K-means的算法原理如下：随...

scipy.special模块中包含了一些常用的杂项函数，例如经常使用的：立方根函数指数函数相对误差指数函数对数和指数函数兰伯特函数排列组合函数γ函数示例解立方根:fromscipy.specialimportcbrtres=cbrt([1000,27,8,23])print(res)输出[10.3.2.2...

默认情况下，所有NumPy函数都可以在SciPy(命名空间)中使用。当导入SciPy时，不需要显式地导入NumPy函数。NumPy的主要对象是n次多维数组ndarray，SciPy构建在ndarray数组之上，ndarray是存储单一数据类型的多维数组。在NumPy中，维度称为轴，坐标轴的数量称为秩。通常线性代数主要处...

SciPy，发音为SighPi，是一个python开源库，在BSD授权下发布，主要用于数学、科学和工程计算。SciPy库依赖于NumPy，NumPy提供了方便和快速的n维数组操作。它们一起可以运行在所有流行的操作系统上，安装简单，使用免费。现在，组合使用NumPy、SciPy和Matplotlib，作为MATLAB的替...

NumPy中包含了numpy.linalg模块，提供线性代数运算功能。下表描述了该模块中的一些重要功能。SN函数描述1dot()两个数组的点积2vdot()两个向量的点积3inner()两个数组的内积4matmul()两个数组的矩阵乘积5det()计算矩阵的行列式6solve()解线性矩阵方程7inv()求矩阵的乘法逆...

NumPy包含一个矩阵库NumPy.matlib，这个模块的函数用于处理矩阵而不是ndarray对象。NumPy中，ndarray数组可以是n维的，与此不同，矩阵总是二维的，但这两种对象可以相互转换。empty()函数返回一个新的矩阵，但不会初始化矩阵元素。numpy.matlib.empty(shape,dtype,...

数组副本是内容与原数组相同，存储在另一个内存位置的数组。数组视图是由原数组生成的另一个数组，但是与原数组共享数组元素内存，是对同一个内存位置所存储数组元素的不同呈现。数组引用是原数组的别名，与原数组是同一个数组。NumPy中，把一个数组赋值给另一个数组，不会拷贝数组，赋值只是对原始数组的引用。对被赋值数组做的更改也会反...

NumPy中提供了各种排序相关的函数。这些排序函数实现了不同的排序算法，每个算法的特点是执行速度、最坏情况性能、所需的工作空间和算法的稳定性。下表为三种排序算法的比较。种类速度最差情况工作区稳定性‘quicksort’1O(n^2)0no‘mergesort’2O(n*l...

Numpy提供各种统计函数，用于数据统计分析。函数numpy.amin()和numpy.amax()分别用于查找指定轴上，数组元素的最小值和最大值。示例importnumpyasnpa=np.array([[2,10,20],[80,43,31],[22,43,10]])print("原始数组:")print(a)pr...

Numpy包含大量的数学函数，如三角函数、算术函数和处理复数的函数等等，这些函数可以用来执行各种数学操作。Numpy中包含三角函数，用于不同角度的正弦、余弦和正切等就散。示例importnumpyasnparr=np.array([0,30,60,90,120,150,180])print("角的正弦值",end=""...

NumPy中，可以使用下面的函数对dtype字符串数组进行操作。SN函数描述1add()连接字符串(数组)。2multiply()返回字符串的多个副本，即，如果字符串“hello”乘以3，则返回一个字符串“hellohellohello”。3center()返回指定宽度的...

NumPy包中，可用位操作函数进行位运算。bitwise_and 位与运算bitwise_or 位或运算invert 位非运算left_shift 左移位right_shift 右移位要对数值进行位与运算，可以使用bitwise_and()函数。示例importnump...

NumPy提供了迭代器对象NumPy.nditer，是一个高效的多维迭代器对象，可以使用它对数组进行迭代，使用Python的标准迭代器接口访问数组元素。示例importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3,4],[2,4,5,6],[10,20,39,3]])print("打印数组:")print(a...

NumPy中，有时两个不同形状的数组之间需要进行运算。考虑下面的例子。示例两个形状相同的数组相乘：importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5,6,7])b=np.array([2,4,6,8,10,12,14])c=a*b;print(c)输出importnumpyasnpa=np.arr...