大师兄的Python机器学习笔记:Numpy库、Scipy库和Matplotlib库（一）
大师兄的Python机器学习笔记:Numpy库、Scipy库和Matplotlib库 (三)
三、Scipy库
1. Scipy库的功能
- 主要用于数学、科学和工程计算。
- 依赖Numpy库和Numpy数组，与Numpy协作高效解决问题。
- 可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。
2. scipy.constants模块
- scipy.constants模块包含的是科学领域的常量。
3. scipy.special模块
- scipy.special模块包含了一些杂项函数。
- 由于函数量太大，仅列出部分函数，完整版请参考官方文档。
4. scipy.K-Means模块
- 包含聚类工具，将相似的数据归类到同一类别。
- 引用位置:
Scipy.cluster.vq - 准备数据:
>>>import numpy as np
>>>from numpy.random import rand
>>>data = np.stack(((rand(1,10)+np.arange(0.01,0.1)),rand(1,10)))
>>>print(data)
[[[0.52725988 0.49689366 0.75202077 0.17472057 0.20556629 0.11345316
0.10091491 0.63352045 0.70583981 0.91223879]]
[[0.26358852 0.6033158 0.09409396 0.40834894 0.89472134 0.32503465
0.92269377 0.40634446 0.44611134 0.10560189]]]
5. fftpack模块
- 包含傅里叶变换的算法工具。
6. integrate模块
- 提供积分相关的方法。
7. interpolate模块
- interpolate模块可以根据一系列点生成拟合函数，即插值。
8. linalg模块
- 包含线性代数的相关工具。
- scipy.linalg模块包含numpy.linalg模块中的全部功能，还有一些numpy.linalg中没有的高级功能。
9. optimize模块
- 包含常用数值优化的算法。
10. signal模块
- 包含信号处理的工具。
11. stats模块
- stats模块包含了统计工具以及概率分析工具。
12. ndimage模块
- scipy.ndimage是图像处理模块，包括图像矩阵变换、图像滤波、图像卷积等功能。
13. io模块
- 包含输入和输出功能的模块。
参考资料
- numpy包的应用 作者:你们都厉害
- 理解numpy的rollaxis与swapaxes函数 作者：liaoyuecai
- Python机器学习及分析工具：Scipy篇 作者：殉道者之花火
- 奇客谷 作者: 吴吃辣
- 统计stats模块 作者: 火锅侠
