SciPy

Ищите подрядчика?
Устройте конкурс между агентствами и узнайте реальные цены и сроки выполнения вашего проекта. Создание заказа занимает 5 минут.
Об инструменте

Что такое SciPy

SciPy – это бесплатная программная библиотека с открытым исходным кодом, используемая для научных вычислений на языке Python. SciPy используется в инженерии, естественных науках, а также математических вычислениях. SciPy подходит для таких задач, как анализ данных, визуализация данных и численные вычисления. Она построена на базе библиотеки NumPy. SciPy написана на языках Python, C, Fortran, C++ и Cython.

SciPy — библиотека для языка Python, работающая совместно с NumPy, но для более глубоких и сложных научных вычислений, анализа данных и построения графиков. Имеет подпрограммы и подробную документацию. Обладает модулями для математических вычислений. Предназначенна для выполнения научных и инженерных расчётов.

Помимо математических алгоритмов в SciPy, программисту доступно все, от классов, веб-подпрограмм и баз данных до параллельного программирования, что упрощает и ускоряет разработку сложных и специализированных приложений.

Основные возможности SciPy

  • Интерполяция и экстраполяция.
  • Обработка сигналов.
  • Линейная алгебра и проблемы собственных значений.
  • Обработка изображений.
  • Разреженные матрицы.
  • Статистика и распределения вероятностей.

Особенности SciPy

SciPy предлагает полный набор алгоритмов и функций для научных вычислений, которые недоступны в NumPy. При этом, SciPy может интегрироваться с NumPy для расширения функциональности.

По сравнению с конкурентными технологиями, такими как MATLAB или R, SciPy представляет собой более гибкую альтернативу с открытым исходным кодом. В отличие от этих платформ, SciPy – бесплатная библиотека и имеет большое сообщество разработчиков и пользователей, которые активно участвуют в ее развитии и поддержке.

Преимущества SciPy

  • Это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом.
  • Полный набор алгоритмов и функций для научных вычислений.
  • Большое комьюнити, которое развивает библиотеку.
  • Простая интеграция с другими библиотеками Python для анализа и визуализации данных.
  • Высокая производительность и эффективность.
Подробнее Свернуть

С этим инструментом работают 2 агентства

СЛЕДУЮЩАЯ
Angular