0.导语
Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，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。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。
Scipy是由针对特定任务的子模块组成：
| 模块名 | 应用领域 |
|---|---|
| scipy.cluster | 向量计算/Kmeans |
| scipy.constants | 物理和数学常量 |
| scipy.fftpack | 傅立叶变换 |
| scipy.integrate | 积分程序 |
| scipy.interpolate | 插值 |
| scipy.io | 数据输入输出 |
| scipy.linalg | 线性代数程序 |
| scipy.ndimage | n维图像包 |
| scipy.odr | 正交距离回归 |
| scipy.optimize | 优化 |
| scipy.signal | 信号处理 |
| scipy.sparse | 稀疏矩阵 |
| scipy.spatial | 空间数据结构和算法 |
| scipy.special | 一些特殊的数学函数 |
| scipy.stats | 统计 |
本篇文章讲解科学计算库Scipy快速入门。
备注：本文代码可以在github下载
https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/4.scipy
1.SciPy-数值计算库
常数和特殊函数
2.拟合与优化-optimize
非线性方程组求解
最小二乘拟合
计算函数局域最小值
计算全域最小值
3.线性代数-linalg
解线性方程组
最小二乘解
特征值和特征向量
奇异值分解-SVD
4.统计-stats
连续概率分布
离散概率分布
核密度估计
二项、泊松、伽玛分布
学生 t-分布与 t 检验
卡方分布和卡方检验
5.数值积分-integrate
球的体积
解常微分方程组
ode 类
6.信号处理-signal
中值滤波
滤波器设计
连续时间线性系统
7.插值-interpolate
一维插值
WARNING：高次
interp1d()插值的运算量很大，因此对于点数较多的数据，建议使用后面介绍的UnivariateSpline()。
外推和 Spline 拟合
参数插值
单调插值
多维插值
griddata
WARNING
griddata()使用欧几里得距离计算插值。如果 K 维空间中每个维度的取值范围相差较大，则应先将数据正规化，然后使用griddata()进行插值运算。
径向基函数插值
8.稀疏矩阵-sparse
稀疏矩阵的储存形式
矩阵向量相乘
示例1
构造一个1000x1000 lil_matrix并添加值：
现在将其转换为CSR格式，并求解的：
将其转换为密集矩阵并求解，并检查结果是否相同：
现在我们可以使用以下公式计算错误的范数：
示例2
构造COO格式的矩阵：
注意，索引不需要排序。
转换为CSR或CSC时，将对重复的（i，j）条目进行求和。
这对于构造有限元刚度矩阵和质量矩阵是有用的。
9.图像处理-ndimage
形态学图像处理
膨胀和腐蚀
Hit和Miss
图像分割
10.空间算法库-spatial
计算最近旁点
QUESTION
请读者研究点数
N和leafsize参数与创建 K-d 树和搜索时间之间的关系。
凸包
沃罗诺伊图
德劳内三角化
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