Scipy
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 Um exemplo representando funções de Bessel e encontrando seus máximos locais. | ||
| Informações gerais | ||
| tipo de programa | Software de Análise Numérica | |
| desenvolvedor | Projeto comunitário patrocinado e financiado pela Enthought | |
| Licença | Nova licença BSD | |
| Informação técnica | ||
| Programado em | ||
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| Última versão estável | 0.16.1 ( 24 de outubro de 2015 ) | |
| Links | ||
SciPy é uma biblioteca gratuita e de código aberto para Python . Consiste em ferramentas matemáticas e algoritmos. Ele foi construído na coleção original de módulos de extensão Python de Travis Oliphant e foi lançado em 1999 sob o nome Multipack, em homenagem aos pacotes netlib ODEPACK , QUADPACK e MINPACK.
SciPy contém módulos para otimização , álgebra linear , integração , interpolação , funções especiais , FFT , processamento de imagem e sinal , resolução de ODE e outras tarefas para ciência e engenharia.
O SciPy é baseado no objeto array NumPy e faz parte do pacote NumPy, que inclui ferramentas como Matplotlib , Pandas e SymPy , e um conjunto em expansão de bibliotecas de computação científica. Esta suíte é voltada para o mesmo tipo de usuários de aplicativos como MATLAB , GNU Octave e Scilab . Esse conjunto de ferramentas e bibliotecas também é chamado de SciPy. [ 1 ]
O SciPy também é um conjunto de conferências para usuários e desenvolvedores dessas ferramentas: SciPy, nos Estados Unidos; EuroSciPy, na Europa; e SciPy.in, na Índia. [ 2 ] A empresa Enthought originou a conferência SciPy nos Estados Unidos e continuou a patrocinar muitas das conferências internacionais, além de hospedar o site SciPy.
Estruturas de dados
A estrutura de dados básica usada pelo SciPy é um array multidimensional fornecido pelo módulo NumPy . NumPy fornece algumas funções para álgebra linear , transformada de Fourier e geração de números aleatórios . O NumPy também pode ser usado como um contêiner de dados multidimensional eficaz com tipos de dados arbitrários. Isso permite que o NumPy se integre fácil e rapidamente a uma ampla variedade de bancos de dados. Versões mais antigas do SciPy usam Numeric como um tipo de vetor, no entanto, agora está obsoleto em favor do novo código vetorial NumPy. [ 3 ]
História
Na década de 1990, o Python foi estendido para incluir um tipo de vetor para computação numérica chamado Numeric . Este pacote acabou sendo substituído por Travis Oliphant , que desenvolveu o NumPy em 2006 como uma combinação de Numeric e Numarray , este último iniciado em 2001. A partir de 2000, houve um aumento no número de módulos de extensão e um aumento no interesse em criando ambientes completos para computação científica e técnica. Em 2001, Travis Oliphant, Eric Jones e Pearu Peterson fundiram o código que haviam escrito em um único pacote e o chamaram de SciPy. Este novo pacote forneceu uma coleção padrão de operações numéricas comuns baseadas na estrutura de dados vetoriais Numeric . Pouco tempo depois, Fernando Pérez publicou o IPython, um console interativo aprimorado amplamente utilizado pela comunidade de computação técnica; por outro lado, John Hunter publicou a primeira versão do Matplotlib, uma biblioteca de plotagem 2D para computação técnica. Desde então, o ambiente SciPy vem crescendo continuamente com o aumento de pacotes e ferramentas voltadas à computação técnica. [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]
Veja também
Referências
- ^ "Ferramentas de Computação Científica para Python" . www.scipy.org . Recuperado em 27 de abril de 2019 .
- ^ "Conferências Scipy" . conference.scipy.org . Recuperado em 27 de abril de 2019 .
- ↑ "NumPy" . www.numpy.org . Recuperado em 27 de abril de 2019 .
- ↑ "Histórico do SciPy - SciPy wiki dump" . scipy.github.io . Recuperado em 27 de abril de 2019 .
- ↑ Oliphant, Travis E. (2006). Guia para Numpy . Recuperado em 27 de abril de 2019 .
- ↑ Millman, K. Jarrod; Aivazis, Michael (2011). "Python para cientistas e engenheiros" . Computação em Ciência e Engenharia 13 (2): 9-12. ISSN 1521-9615 . doi : 10.1109/MCSE.2011.36 . Recuperado em 27 de abril de 2019 .
