003 Scipy库简介

参考文档补充原本的文档：

　　https://www.cnblogs.com/mrchige/p/6504324.html

一：原本的简单介绍

1.Scipy库

　　Scipy库是基于python生态的一款开源数值计算，科学与工程应用的开源软件，包括常用的NumPy，pandas，matplotlib等库。

　　https://www.scipy.org/:

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2.介绍

　　SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等.

　　SciPy科学计算工具集，而不是完整的包含NumPy、Matplotlib的SciPy技术栈。

　　Scipy库构建于NumPy之上，提供了一个用于在Python中进行科学计算的工具集，如数值计算的算法和一些功能函数，可以方便的处理数据。主要包含以下内容

特殊函数 (scipy.special)
积分 (scipy.integrate)
最优化 (scipy.optimize)
插值 (scipy.interpolate)
傅立叶变换 (scipy.fftpack)
信号处理 (scipy.signal)
线性代数 (scipy.linalg)
稀疏特征值 (scipy.sparse)
统计 (scipy.stats)
多维图像处理 (scipy.ndimage)
文件 IO (scipy.io)

二：实验Scipy（主要来源于文档）

1.环境

　　使用Spyder

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2.特定函数

 # -*- coding: utf-8 -*-

 from numpy import *

 from scipy import *

 from scipy.special import jn, yn, jn_zeros, yn_zeros

 import matplotlib.pyplot as plt

 n = 0    # order

 x = 0.0

 # Bessel function of first kind

 print "J_%d(%f) = %f" % (n, x, jn(n, x))

 x = 1.0

 # Bessel function of second kind

 print "Y_%d(%f) = %f" % (n, x, yn(n, x))

 x = linspace(0, 10, 100)

 fig, ax = plt.subplots()

 for n in range(4):

     ax.plot(x, jn(n, x), label=r"$J_%d(x)$" % n)

 ax.legend();

 fig

3.效果

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