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发布时间:2024年01月24日


Scipy 是基于 Numpy 的科学计算库,用于数学、科学、工程学等领域,具体包含最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解等模块,非常强大,堪称理工科必备。

目前,本专栏已经覆盖了scipy中的大部分API,但还需进一步更有条理地总结。本文长期更新,对于想用Python进行科学计算的同学,这里面总有一个函数可能会帮你解决实际问题。

最优化方法

目前整理最完备的scipy模块,也是我个人使用最多的scipy模块,这里面封装的都是成熟且高效的算法,久经考验。对于参加数学竞赛的同学来说,辛辛苦苦撸出来的遗传算法、模拟退火算法,在scipy所实现的双退火或是差分进化算法面前,就显得十分稚嫩。

算法链接备注
optimize非线性全局算法对比五种非线性优化算法
direct矩形分割算法最直观的非线性迭代求解算法
de差分进化算法一种遗传算法
da双模拟退火算法模拟退火算法的升级版
basinhopping跳盆算法为了优化原子团簇结构而提出
shgo算法SHGO算法基于同调群的最优化算法
least_squares最小二乘法局部最优求解
minimize_scalar多元函数极小值多种算法可供调用

特殊函数

函数应用场景举例
Airy函数描述光的衍射现象
贝塞尔函数高频通信系统中,天线的辐射模式
Gamma函数数理统计中经常出现
司徒卢威函数
误差函数需要对高斯函数作积分的场合都能用到
菲涅尔积分和羊角螺线光线在不透明物体周围弯曲的环境中的电磁场强度
超几何函数
球谐函数和电子云层量子力学中的电子云

插值与拟合

微积分

滤波

线性代数

稀疏矩阵

ndimage

待分类

距离
距离变换
超矩形
凸包
三角剖分

在这里插入图片描述

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/131965232
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