Python - Ciencia ficción
La biblioteca SciPy de Python está diseñada para funcionar con matrices NumPy y proporciona muchas prácticas numéricas eficientes y fáciles de usar, como rutinas para la integración y optimización numéricas. Juntos, se ejecutan en todos los sistemas operativos populares, se instalan rápidamente y son gratuitos. NumPy y SciPy son fáciles de usar, pero lo suficientemente potentes como para depender de algunos de los principales científicos e ingenieros del mundo.
Subpaquetes SciPy
SciPy está organizado en subpaquetes que cubren diferentes dominios de computación científica. Estos se resumen en la siguiente tabla:
| scipy.constants | Constantes físicas y matemáticas |
| scipy.fftpack | Transformada de Fourier |
| scipy.integrate | Rutinas de integración |
| scipy.interpolate | Interpolación |
| scipy.io | Entrada y salida de datos |
| scipy.linalg | Rutinas de álgebra lineal |
| scipy.optimize | Mejoramiento |
| scipy.signal | Procesamiento de la señal |
| scipy.sparse | Matrices dispersas |
| scipy.spatial | Estructuras y algoritmos de datos espaciales |
| scipy.special | Cualquier función matemática especial |
| scipy.stats | Estadísticas |
Estructura de datos
La estructura de datos básica utilizada por SciPy es una matriz multidimensional proporcionada por el módulo NumPy. NumPy proporciona algunas funciones para Álgebra lineal, Transformadas de Fourier y Generación de números aleatorios, pero no con la generalidad de las funciones equivalentes en SciPy.
Veremos muchos ejemplos sobre el uso de la biblioteca SciPy de python en el trabajo de ciencia de datos en los próximos capítulos.