随笔分类 - Scipy
摘要：1.稀疏矩阵是那些矩阵中大部分为零的矩阵。这种矩阵只用保存非零元素的相关信息，从而节约了内存的使用。scipy.sparse提供了多种表示稀疏矩阵的格式。scipy.sparse.lialg提供了对稀疏矩阵进行线性代数运算的函数。scipy.sparse.csgraph提供了对稀疏矩阵表示的图进行搜
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摘要：scipy的integrate模块提供了集中数值积分算法，其中包括对常微分方程组ODE的数值积分。 1. 积分 （1）数值积分函数： scipy.integrate.quad(func, a, b, args=(), full_output=0, epsabs=1.49e-08, epsrel=1.
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摘要：1. 连续随机变量 2. 离散随机变量 3. 核密度估计 4. 常见分布
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摘要：1.numpy和scipy都提供了线性代数函数库linalg。但是scipy的线性代数库比numpy更加全面。 2.numpy中的求解线性方程组：numpy.linalg.solve(a, b)。而scipy中的求解线性方程组： scipy.linalg.solve(a, b, sym_pos=Fa
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摘要：1.scipy的optimize模块提供了许多数值优化算法。 2.求解非线性方程组： scipy.optimize.fsolve(func, x0, args=(), fprime=None, full_output=0, col_deriv=0, xtol=1.49012e-08, maxfev=
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摘要：Scipy的核心计算部分是一些Fortran数值计算库： 线性代数使用LAPACK库 快速傅立叶变换使用FFTPACK库 常微分方程求解使用ODEPACK库 非线性方程组求解以及最小值求解使用MINPACK 库 1. constants 模块 scipy的constants模块包含了众多的物理常数：
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摘要：coo_matrix.tocsr（copy = False ） 将此矩阵转换为压缩稀疏行格式，重复的条目将汇总在一起。 举例： 数组r中的元素和它对应下标的c列表中的元素组成了非零数字在稀疏矩阵中的坐标，r和c的第一个元素都是0，说明矩阵坐标(0,0)位置有非零数字，这个数字是几呢？这就要看data
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