scipy使用技巧

1.Scipy是什么？

scipy是一个高性能数学计算函数库，包含科学计算、工程计算等领域的常用数学方法实现。

和Pandas比较，pandas重点为数据的统计，而Scipy重点是计算。

常看到的代码为

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib as mpl
>>> import matplotlib.pyplot as plt

2.scipy的内容包括

3.列举一个线性代数，对应的函数为linalg

A=2*2 维数组

>>>A= np.array([[1,2],[3,4]])
>>>A
array([[1, 2],
       [3, 4]])
>>>invA=linalg.inv(A)   #自己调用线性代数的函数
>>>invA
array([[-2. ,  1. ],
       [ 1.5, -0.5]])
>>>b= np.array([[5,6]])  #定义一个二维数组
>>>b
array([[5, 6]])
>>>b.T    
array([[5],
       [6]])
>>>A*b
array([[ 5, 12],
       [15, 24]])
>>>A.dot(b.T)
array([[17],
       [39]])
>>>b=np.array([5,6]) #定义一个1维数数据
>>>b
array([5, 6])
>>>b.T
array([5, 6])

>>>A.dot(b)
array([17, 39])

 

其他函数说明：

 

实现为

4.请再复习一下线性代数