scipy
ScienceCalcul scientifique
Aperçu scipy
SciPys'appuie surNumPypour fournir une large collection d'algorithmes pour le calcul scientifique et technique. Il comprend des modules d'optimisation, d'algèbre linéaire, d'intégration, d'interpolation, de traitement du signal, de statistiques, etc.SciPyest utilisé par les physiciens, les ingénieurs et les data scientists qui ont besoin de méthodes numériques précises au-delà des mathématiques de base des tableaux.
PyRuninclutSciPyen tant que packagePyodidegroupé. Vous pouvez utiliser scipy.optimize, scipy.stats, scipy.interpolate et d'autres sous-modules directement dans votre navigateur — aucune installation locale n'est requise. C'est un environnement idéal pour tester des algorithmes numériques ou explorer des méthodes scientifiques de manière interactive.
Sortie de code et d'exécution
Recherche de racine numérique et statistiques descriptives.
from scipy import optimize, stats
import numpy as np
# Root finding
def f(x):
return x**3 - 2*x - 5
result = optimize.root_scalar(f, bracket=[2, 3], method='brentq')
print("Root of f(x) = x³ - 2x - 5:")
print(f" x = {result.root:.6f} (converged: {result.converged})")
# Basic statistics
data = np.array([2.1, 2.5, 3.0, 3.2, 3.8, 4.0, 4.5, 5.1])
print("\nDescriptive stats:")
print(f" mean = {np.mean(data):.3f}")
print(f" median = {np.median(data):.3f}")
print(f" stdev = {np.std(data):.3f}")
t_stat, p_val = stats.ttest_1samp(data, popmean=3.5)
print(f"\nOne-sample t-test (μ=3.5): t={t_stat:.4f}, p={p_val:.4f}")Forfaits associés
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