Scipra Pacchetto gratuito e open source di strumenti per la scienza e l'ingegneria per Python
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Pacchetto gratuito e open source di strumenti per la scienza e l'ingegneria per Python Scipy include moduli per statistiche, ottimizzazione, integrazione, algebra lineare, trasformazioni di Fourier, segnali e elaborazione delle immagini, algoritmi genetici, solver ODE e altro. La Biblioteca Scipy dipende da Numpy, che fornisce una manipolazione di array n-dimensionale n-dimensionale. La Biblioteca Scipy è costruita per funzionare con array NURSPY e fornisce molte routine numeriche user-friendly ed efficienti come le routine per l'integrazione e l'ottimizzazione numerica. Insieme, corrono su tutti i sistemi operativi popolari, sono veloci da installare e sono gratuiti. Scipy e Numpy sono facili da usare, ma abbastanza potenti da dipendere da alcuni dei principali ingegneri e scienziati del mondo. Se è necessario manipolare i numeri su un computer e mostrare o pubblicare i risultati, dare a Scipy una prova! Requisiti: · Numpy. · Python 2.4 o successivo Cosa c'è di nuovo in questa versione: · # 503, # 640: IV: Problemi a grandi argomenti fissati dalla nuova implementazione · # 623: JV: correzione errori a grandi argomenti · # 679: Struttura: correggere l'uscita errata per v <0 · # 803: PBDV produce un'uscita non valida · # 804: lqmn: correggi correnti su un po 'di input · # 823: Betainc: correzione della documentazione · # 834: EXP1 Strange Comportamento vicino a valori negativi numeri interi · # 852: JN_ZEROS: risultati più accurati per grandi s, anche in JNP / YN / YNP_ZEROS · # 853: JV, YV, IV: Risultati non validi per non integrato V <0, complesso x · # 854: JV, YV, IV, KV: ritorno Nan più coerentemente quando fuori dal dominio · # 927: Ellipj: Fix Segfault su Windows · # 946: Ellpj: correzione Segfault sulla combinazione Mac OS X / Python 2.6. · IVE, JVE, YVE, KV, KVE: con input con valore reale, ritorno NAN per fuori dal dominio · Invece di restituire solo la parte reale del risultato.

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