SciPy en Python es una biblioteca de código abierto utilizada para resolver problemas matemáticos, científicos, de ingeniería y técnicos. Permite a los usuarios manipular datos y visualizar los datos utilizando una amplia gama de comandos de alto nivel de Python. SciPy se basa en la extensión de Python NumPy. También se pronuncia como «Sigh Pi». Subpaquetes de SciPy: ¿Por qué usar SciPy? SciPy contiene una variedad de subpaquetes que ayudan a resolver los problemas más comunes relacionados con la Computación Científica. El paquete SciPy en Python es la biblioteca científica más utilizada, solo superada por la Biblioteca Científica GNU para C / C++ o Matlab. Fácil de usar y entender, así como rápida potencia computacional. Puede operar en un conjunto de biblioteca NumPy. Numpy VS SciPy Numpy Numpy está escrito en C y se usa para cálculos matemáticos o numéricos. Es más rápido que otras bibliotecas de Python. Numpy es la biblioteca más útil para la ciencia de datos para realizar cálculos básicos. Numpy contiene solo el tipo de datos de matrices que realiza la operación más básica como ordenar, dar forma, indexar, etc. SciPy SciPy se construye sobre el módulo NumPy SciPy en Python es una versión completamente característica de Álgebra Lineal, mientras que Numpy contiene solo algunas funciones. La mayoría de las nuevas funciones de Ciencia de Datos están disponibles en Scipy en lugar de Numpy. SciPy – Instalación y configuración del entorno También puede instalar SciPy en Windows a través de pip Python3 -m pip install –user numpy scipy Instalar Scipy en Linux sudo apt-get install python-scipy python-numpy Instalar SciPy en Mac sudo port install py35-scipy py35-numpy Antes de comenzar a aprender SciPy Python, necesita conocer la funcionalidad básica y diferentes tipos de matrices de NumPy. La forma estándar de importar módulos de SciPy y Numpy: from scipy import special #mismo para otros módulos import numpy as np Paquete de Entrada / Salida de Archivo Scipy, el paquete de E/S, tiene una amplia gama de funciones…

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