Curso Gratuito en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático con Python
Scipy
Scipy fue el primer módulo consolidado para una amplia gama de bibliotecas compiladas, todas basadas en matrices Numpy. Scipy incluye numerosas funciones especiales (por ejemplo, Airy, Bessel, elíptica), así como poderosas rutinas de cuadratura numérica a través de la biblioteca QUAD-PACK Fortran (ver scipy.integrate ), donde también encontrará otros métodos de cuadratura. Tenga en cuenta que algunas de las mismas funciones aparecen en varios lugares dentro de Scipy mismo, así como en Numpy. Además, Scipy proporciona acceso a la biblioteca ODEPACK para resolver ecuaciones diferenciales. En el módulo scipy.stats se incluyen muchas funciones estadísticas, incluidos generadores de números aleatorios y una amplia variedad de distribuciones de probabilidad . Las interfaces para la biblioteca de optimización Fortran MINPACK se proporcionan a través de scipy.optimize . Estos incluyen métodos para encontrar raíces, minimizar y maximizar problemas, con y sin derivadas de orden superior. Los métodos de interpolación se proporcionan en el módulo scipy.interpolate a través del paquete FITPACK Fortran. Tenga en cuenta que algunos de los módulos son tan grandes que no los obtiene todos con import scipyporque tardaría demasiado en cargarse. Puede que tenga que cargar algunos de estos paquetes individualmente como import scipy.interpolate , por ejemplo.
Como comentamos, el módulo Scipy ya incluye una extensa lista de códigos científicos. Por esa razón, los módulos scikits se establecieron originalmente como una forma de presentar candidatos que eventualmente podrían ingresar al módulo Scipy ya lleno, pero resulta que muchos de estos módulos se volvieron tan exitosos por sí mismos que nunca se integrarán en Scipy propiamente dicho. Algunos ejemplos incluyen sklearn para aprendizaje automático y scikit-image para procesamiento de imágenes.