Pythonでscipyをインストールする方法

Scipy 高度科学計算ライブラリ: Numpy と密接に関連しており、Scipy は一般に Numpy 配列を操作して科学計算や統計解析を実行するため、Numpy をベースにしていると言えます。

Scipy ライブラリのインストール(推奨学習: Python ビデオ チュートリアル)

pip install scipy

Scipy には、補間演算、最適化アルゴリズムなど、さまざまなアプリケーションを処理できるサブモジュールが多数あります。 SciPy は、より強力で、NumPy に基づいて構築された幅広いアプリケーションを備えた科学計算パッケージです。 SciPy がインストールして実行するために NumPy サポートに依存しているのはこのためです。

SciPy は、Numpy 上に構築された、世界的に有名な Python オープンソース科学計算ライブラリです。追加された機能には、数値積分、最適化、統計、およびいくつかの特殊関数が含まれます。 SciPy 関数ライブラリは、NumPy ライブラリに基づいて、数学、科学、工学の計算で一般的に使用される多くのライブラリ関数を追加します。例えば、線形代数、常微分方程式の数値解法、信号処理、画像処理、疎行列など。

SciPy は、Numpy 上に構築された Python モジュールで、さまざまな数学アルゴリズムと便利な関数が統合されています。 SciPy は、ユーザーにいくつかの高レベルのコマンドとクラスを提供することで、対話型の Python セッションでデータを操作および視覚化する機能を大幅に向上させます。 SciPy を使用すると、対話型の Python セッションが、MATLAB、IDL、Octave、R-Lab、SciLab に匹敵するデータ処理およびシステム プロトタイピング環境になります。さらに重要なのは、Python で SciPy を使用すると、強力な言語である Python を使用して、複雑で専門的なプログラムを開発することもできます。 SciPy を使用して科学アプリケーションを作成し、世界中の開発者によって開発されたモジュールから支援を得ることができます。並列プログラムから Web、データベース サブルーチン、さまざまなクラスに至るまで、Python プログラマーはすでに利用できるものを提供しています。 SciPy にはこれらの強力な機能、特に数学ライブラリがあります。

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