2024年最新万字解析:Python数学计算库scipy的功能与用途

Scipy介绍


scipy是一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域,它是基于numpy的科学计算库。

主要包含了统计学最优化线性代数积分傅里叶变换信号处理图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算

scipy模块介绍

scipy主要通过下面这些包来实现数学算法科学计算,后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的

  • cluster:包含聚类算法
  • constants:物理和数学上的一些常数
  • fftpack:快速傅里叶变换
  • integrate:积分和常微分方程的求解
  • interpolate:插值和平滑的样条函数
  • io:输入和输出
  • linalg:线性代数
  • ndimage:N维的图像处理
  • ord:回归正交距离
  • optimize:优化和寻根方程
  • signal:信号处理
  • sparse:稀疏矩阵
  • spatial:空间数据结构和算法
  • special:特殊的函数
  • stats:统计分布和函数
  • scipy的相关资料
  • scipy官网:https://scipy.org
  • scipy文档:https://docs.scipy.org/
  • scipy源码:https://github.com/scipy/scipy
  • scipy中文教程:https://wizardforcel.gitbooks.io/scipy-lecture-notes/content/
  • 关于Python技术储备

    学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

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    自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

    深知大多数Python工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

    因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。
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    既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,基本涵盖了95%以上Python开发知识点,真正体系化!

    由于文件比较大,这里只是将部分目录大纲截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新

    如果你觉得这些内容对你有帮助,可以添加V获取:vip1024c (备注Python)
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    做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。

    别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。

    我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。


    (1)Python所有方向的学习路线(新版)

    这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

    最近我才对这些路线做了一下新的更新,知识体系更全面了。

    (2)Python学习视频

    包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频,总共100多个,虽然没有那么全面,但是对于入门来说是没问题的,学完这些之后,你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

    (3)100多个练手项目

    我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了,只是里面的项目比较多,水平也是参差不齐,大家可以挑自己能做的项目去练练。

    (4)200多本电子书

    这些年我也收藏了很多电子书,大概200多本,有时候带实体书不方便的话,我就会去打开电子书看看,书籍可不一定比视频教程差,尤其是权威的技术书籍。

    基本上主流的和经典的都有,这里我就不放图了,版权问题,个人看看是没有问题的。

    (5)Python知识点汇总

    知识点汇总有点像学习路线,但与学习路线不同的点就在于,知识点汇总更为细致,里面包含了对具体知识点的简单说明,而我们的学习路线则更为抽象和简单,只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。

    (6)其他资料

    还有其他的一些东西,比如说我自己出的Python入门图文类教程,没有电脑的时候用手机也可以学习知识,学会了理论之后再去敲代码实践验证,还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等,这些都是可以送给粉丝们的东西。

    这些都不是什么非常值钱的东西,但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错,你要是用得到的话都可以直接抱走,关注过我的人都知道,这些都是可以拿到的。

    一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎扫码加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!
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    都知道,这些都是可以拿到的。**

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    [外链图片转存中…(img-EQZZd01k-1712711561612)]

    作者:普通网友

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