대량으로 존재하는 데이터는 적절하게 처리되어야 합니다. 이것이 대용량 컴퓨터가 사용되는 이유입니다. SciPy라고 하는 Python 라이브러리를 사용하여 대규모 데이터 세트의 과학 및 기술 계산을 수행할 수 있습니다. SciPy는 'Scientific Python'의 줄임말입니다.
Python의 Numpy 라이브러리는 SciPy가 Numpy 위에 구축되기 때문에 SciPy의 전제 조건입니다. SciPy 라이브러리를 설치하기 전에 Numpy 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하십시오. 쉽게 설치하고 사용할 수 있는 오픈 소스 소프트웨어입니다.
데이터를 성공적으로 처리하고 작업하는 데 필요한 데이터 과학 및 기계 학습의 많은 기능이 있습니다. Numpy 배열에서 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 연산 속도가 빠르고 이해하기 쉽습니다.
SciPy 설치
pip install scipy
참고 − Windows 운영체제용으로 다운로드하는 명령어입니다.
sudo port install py35-scipy py35-numpy
참고 − Mac 운영체제에서 다운로드 하는 명령어입니다.
sudo apt-get install python-scipy python-numpy
참고 − Linux 운영체제용으로 다운로드하는 명령어입니다.
SciPy는 다음과 같은 다양한 다른 목적으로도 사용될 수 있습니다. -
- 통합
- 보간
- 회귀에 사용된 최소 제곱
- 최적화
- 신호 처리
- 선형 대수학
값을 통합하는 방법을 이해합시다(수학적 연산)
예시
import scipy.integrate
my_fun = lambda x: 11.345*x
i = scipy.integrate.quad(my_fun, 0, 3.1)
print("The integrated values are : ")
print(i) 출력
The integrated values are : (54.512725, 6.052128243005939e-13)
설명
- 필수 라이브러리를 가져오고 사용하기 쉽도록 별칭 이름을 지정합니다.
- 람다 함수는 데이터 값을 생성하기 위해 정의됩니다.
- 통합된 값입니다.
- SciPy에 있는 '통합' 기능이 호출됩니다.
- 출력은 콘솔에 표시됩니다.