scipy

Science

科学計算

概要 scipy

SciPyはNumPyに基づいて構築され、科学技術コンピューティング用のアルゴリズムの大規模なコレクションを提供します。これには、最適化、線形代数、統合、補間、信号処理、統計などのモジュールが含まれています。SciPyは、基本的な配列計算を超えた正確な数値手法を必要とする物理学者、エンジニア、データサイエンティストによって使用されます。

PyRunには、SciPyがバンドルされたPyodideパッケージとして含まれています。 scipy.optimize、scipy.stats、scipy.interpolate、およびその他のサブモジュールをブラウザで直接使用できます。ローカルにインストールする必要はありません。これは、数値アルゴリズムをテストしたり、科学的手法をインタラクティブに探索したりするのに理想的な環境です。

コードと実行の出力

数値根の探索と記述統計。

SciPy Root Finding & Statsエディターで実行

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}")