Scipy trong Python - Giới thiệu và cài đặt thư viện SciPy trong Python
28/09/2021 01:44
SciPy là một thư viện khoa học mã nguồn mở. Việc cài đặt gói SciPy có thể được thực hiện thông qua nhiều phương pháp. Các phương pháp khác nhau về phiên bản, cách sử dụng và phạm vi của các chức năng. Phương pháp thân thiện với người dùng nhất cho người mới bắt đầu là sử dụng Anaconda. Cùng tìm hiểu ngay và SciPy và cách cài đặt cũng như sử dụng thư viện SciPy trong Python.
Thư viện SciPy trong Python là gì?
SciPy trong Python là phần mềm nguồn mở miễn phí của Python cho toán học, khoa học và kỹ thuật. Thư viện SciPy được xây dựng dựa trên thư viện NumPy, cung cấp thao tác mảng N chiều thuận tiện và nhanh chóng. SciPy gồm các gói con (submodule) cho đại số tuyến tính, tối ưu hóa, tích hợp và thống kê. NumPy và SciPy rất dễ sử dụng, mạnh mẽ và được nhiều nhà khoa học và kỹ sư hàng đầu thế giới lựa chọn.
SciPy là thư viện cơ sở. Nó được xây dựng trên phần mở rộng NumPy. Không cần nhập NumPy nếu bạn đã nhập SciPy. SciPy tương thích với đối tượng mảng N chiều của NumPy. SciPy bao gồm mã cho hoạt động của các hàm NumPy. SciPy và NumPy cùng là sự lựa chọn tốt nhất cho các hoạt động khoa học.
>>> Đọc thêm: Ma trận trong Python và một số thao tác tạo mà lập trình viên nên biết
Điều kiện tiên quyết để sử dụng Scipy trong Python
Hai điều kiện tiên quyết cần thiết nhất cho SciPy là Python và Toán học. Vì SciPy được xây dựng trên ngôn ngữ python nên việc học cơ bản về Python là một yêu cầu bắt buộc. Ngoài ra, vì SciPy dùng để thực hiện các phép tính toán học, kiến thức về toán học là cần thiết để xác minh và hiểu đầu ra của SciPy.
Công dụng của SciPy
SciPy là một thư viện khoa học Python rất hữu ích cho các phép tính toán học và khoa học. Nó bao gồm một loạt các thuật toán toán học để làm việc. Nó giúp tạo ra các chương trình hữu ích. SciPy có những bổ sung đáng kể là một thư viện mã nguồn mở. Nó có một loạt các mô-đun, là một nguồn rất có lợi cho các tính toán khoa học.
Sub-package của SciPy
SciPy bao gồm nhiều gói khác nhau để thực hiện một loạt các chức năng. SciPy có các gói cho các yêu cầu cụ thể. Nó bao gồm hơn 15 gói để thực hiện các hoạt động.
SciPy có một gói dành riêng cho các hàm thống kê, đại số tuyến tính, phân cụm dữ liệu, xử lý hình ảnh và tín hiệu, cho ma trận, để tích hợp và phân biệt, v.v. Dưới đây là một số ví dụ:
|
Gói con |
Miêu tả |
|
cluster |
Thuật toán phân cụm (Clustering Algorithms) |
|
constants |
Các hằng số toán học và vật lý |
|
fftpack |
Hàm biến đổi Fourier nhanh (Fast Fourier Transform) |
|
integrate |
Giải phương trình vi phân và tích phân |
|
interpolate |
Nội suy và làm mịn spline |
|
io |
Đầu vào và đầu ra |
|
linalg |
Đại số tuyến tính |
|
ndimage |
Xử lý ảnh N chiều |
|
odr |
Hồi quy khoảng cách trực giao |
|
optimize |
Tối ưu hóa và chương trình root-finding |
|
signal |
Xử lý tín hiệu |
|
sparse |
Ma trận sparse và các đoạn chương trình liên quan |
|
spatial |
Các cấu trúc dữ liệu không gian và thuật toán |
|
special |
Các hàm toán học đặc biệt |
|
stats |
Các hàm và phân phối thống kê |
>>> Đọc thêm: Django là gì - Tại sao nên dùng Django cho việc lập trình web Python
Gói chức năng đặc biệt
SciPy trong Python bao gồm một gói scipy.special để làm việc với các phép tính toán học và vật lý phức tạp. Nó bao gồm một loạt các chức năng cho các tính toán này. nó có thể giải quyết các bài toán về logarit, hàm mũ, hoán vị và kết hợp, các bài toán về parabol và hàm mũ. Nó có các chức năng cho gốc khối lập phương, lambert, beta, gamma, Bessel và hypergeometry.
Tất cả các chức năng này tuân theo các quy định về vòng lặp mảng và phát sóng. Chúng ta có thể gọi các hàm như sau:
#log sum function
scipy.special.logsumexp(x)
#bessel function
scipy.special.jn()
#cube root function
scipy.special.cbrt(x)Cách cài đặt thư viện SciPy trong Python
Với việc sử dụng pip cùng với Anaconda, bạn cũng có thể quản lý phiên bản của SciPy. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng trình quản lý gói để cài đặt. Có một tùy chọn để sử dụng tệp nhị phân để bắt đầu sử dụng gói. Hãy cùng T3H tìm hiểu cách cài đặt SciPy trong các bước đơn giản sau.
- Bước đầu tiên là truy cập trang web chính thức của python ,
- Sau đó, tìm kiếm bản phát hành mới nhất của phiên bản python.
- Sau đó cuộn xuống Tệp và nhấp vào trình cài đặt thực thi Windows x86-64 cho 64-bit hoặc trình cài đặt thực thi Windows x86 cho 32-bit.
- Sau đó vào phần tải xuống và chạy trình cài đặt.
Sau khi cài đặt, bấm đóng. Bây giờ bạn có thể bắt đầu lập trình trong python.
Các cách khác nhau để cài đặt SciPy
1. Các bản phân phối Python khoa học
Bạn có thể sử dụng các bản phân phối python. Các bản phân phối python này như Anaconda có thể được cài đặt trực tiếp. Các nhà phân phối cung cấp nền tảng python. Phần thưởng là chúng có các gói và công cụ phổ biến và hữu ích nhất được cài đặt sẵn. Các thiết lập này hoạt động trên tất cả các nền tảng.
2. Cài đặt SciPy bằng lệnh pip
Python bao gồm lệnh pip là một trình cài đặt gói chính thức. Nó là một trình quản lý gói, bạn có thể cài đặt, xóa hoặc cập nhật bất kỳ gói nào.
Bạn cần cài đặt pip để sử dụng lệnh pip. Khi yêu cầu được thỏa mãn, bạn có thể sử dụng lệnh pip trong terminal.
Đầu tiên, chúng ta mở dấu nhắc lệnh. Sau đó, chúng tôi sử dụng lệnh pip sau.
pip install scipySau đó, chúng ta có thể nhập trình thông dịch python và nhập Scipy bằng các lệnh sau:
pythonnhập scipy dưới dạng sp
Bạn có thể thực hiện kiểm tra phiên bản bằng lệnh sau:
sp.versin.version3. Sử dụng trình quản lý gói SciPy
Về cơ bản, trình quản lý gói bao gồm một bộ công cụ. Nó được sử dụng để tự động cài đặt các gói, sau đó cập nhật và xóa chúng. Nhược điểm của việc sử dụng trình quản lý gói là chúng bao gồm các phiên bản cũ hơn và không chứa nhiều tùy chọn nâng cấp.
Kết luận: Bài viết trên đã giới thiệu về Spicy trong Python, cách cài đặt và một công dụng của việc sử dụng Scipy trong Python. Với các ưu điểm trong việc xử lý toán học, khoa học và kỹ thuật, SciPy sẽ là công cụ hữu ích cho lập trình viên trong lĩnh vực nghiên cứu. Muốn tìm hiểu về Python và các ngôn ngữ lập trình khác, tham khảo ngay các khóa học lập trình tại Viện công nghệ thông tin T3H.
