Pythonの科学技術計算モジュール「SciPy」の使い方をサンプルコード付きで入門者向けに解説します。
SciPyとは
SciPy（読み：サイパイ、正式名称：Scientific Python）は、Pythonで高度な科学技術計算を行うための定番ライブラリです。NumPyと組み合わせて、より専門的な数値解析や統計処理を行う時に利用されます。SciPyの主な用途は以下のとおりです。
- 最適化（
scipy.optimize） - 積分（
scipy.integrate） - 補間（
scipy.interpolate） - 線形代数（
scipy.linalg） - 信号処理（
scipy.signal） - 統計解析（
scipy.stats） - スパース行列（
scipy.sparse） - 空間探索（
scipy.spatial）など
SciPyは、NumPyの配列構造をベースにしており、FortranやC/C++で最適化された内部コードを使って高速な処理を実現しています。SciPyのインストール方法については、以下ページをご参照ください。
【SciPy】pipでインストール(Windows編)
Pythonライブラリ「SciPy」をpipでWindows上にインストールする方法についてまとめました。
python.joho.info
2018.10.03
積分
統計解析
確率
区間推定
信号処理
画像処理
制御工学
古典制御
現代制御
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2024.06.18