scipy

Science

과학 컴퓨팅

개요 scipy

SciPy은NumPy을 기반으로 과학 및 기술 컴퓨팅을 위한 대규모 알고리즘 컬렉션을 제공합니다. 여기에는 최적화, 선형 대수, 통합, 보간, 신호 처리, 통계 등을 위한 모듈이 포함되어 있습니다.SciPy은 기본 배열 수학 이상의 정확한 수치 방법이 필요한 물리학자, 엔지니어, 데이터 과학자가 사용합니다.

PyRun에는SciPy가 번들Pyodide패키지로 포함되어 있습니다. scipy.optimize, scipy.stats, scipy.interpolate 및 기타 하위 모듈을 브라우저에서 직접 사용할 수 있습니다. 로컬 설치가 필요하지 않습니다. 수치 알고리즘을 테스트하거나 과학적 방법을 대화식으로 탐색하는 데 이상적인 환경입니다.

코드 및 실행 출력

수치근 찾기 및 기술 통계.

SciPy Root Finding & Stats에디터에서 실행

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}")