scipy
Science科学计算
概述 scipy
SciPy构建于NumPy之上，为科学和技术计算提供大量算法。它包括优化、线性代数、积分、插值、信号处理、统计等模块。SciPy由需要基本数组数学之外的精确数值方法的物理学家、工程师和数据科学家使用。
PyRun包括SciPy作为捆绑的Pyodide包。您可以直接在浏览器中使用 scipy.optimize、scipy.stats、scipy.interpolate 和其他子模块 - 无需本地安装。它是测试数值算法或交互式探索科学方法的理想环境。
代码和执行输出
数值根查找和描述性统计。
SciPy Root Finding & Stats在编辑器中运行
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}")相关套餐
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