Python – Ciencia ficción
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La biblioteca SciPy Python está diseñada para trabajar con matrices NumPy y proporciona muchas técnicas de análisis numérico convenientes y eficientes, como rutinas de integración y optimización numéricas. Juntos funcionan en todos los sistemas operativos populares, se instalan rápidamente y son gratuitos. NumPy y SciPy son fáciles de usar pero lo suficientemente potentes como para que algunos de los mejores cientÃficos e ingenieros del mundo puedan confiar en ellos.
SciPy consta de subpaquetes que cubren diversas áreas de la informática cientÃfica. Se resumen en la siguiente tabla:
| scipy.constants | Constantes de fÃsica y matemáticas |
| scipy.fftpack | Transformada de Fourier |
| scipy.integrate | Procedimientos de integración |
| scipy.interpolate | Interpolación |
| scipy.io | Entrada y salida de datos |
| scipy.linalg | Procedimientos de álgebra lineal |
| scipy.optimize | Mejoramiento |
| scipy.signal | Procesamiento de la señal |
| scipy.sparse | Matrices dispersas |
| scipy.spatial | Estructuras y algoritmos de datos espaciales |
| scipy.special | Cualquier función matemática especial |
| scipy.stats | EstadÃsticas |
La estructura de datos subyacente utilizada por SciPy es una matriz multidimensional proporcionada por el módulo NumPy. NumPy proporciona algunas funciones para álgebra lineal, transformadas de Fourier y generación de números aleatorios, pero no con la generalidad de funciones equivalentes en SciPy.
En los siguientes capÃtulos, veremos muchos ejemplos del uso de la biblioteca Python SciPy al trabajar con Data Science.
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