scipy
Science科學計算
概述 scipy
SciPy建構於NumPy之上，為科學和技術計算提供大量演算法。它包括最佳化、線性代數、積分、插值、訊號處理、統計等模組。SciPy由需要基本數組數學之外的精確數值方法的物理學家、工程師和資料科學家所使用。
PyRun包含SciPy作為捆綁的Pyodide套件。您可以直接在瀏覽器中使用 scipy.optimize、scipy.stats、scipy.interpolate 和其他子模組 - 無需本機安裝。它是測試數值演算法或互動式探索科學方法的理想環境。
程式碼和執行輸出
數值根查找和描述性統計。
SciPy Root Finding & Stats在編輯器中執行
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}")相關套餐
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