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Les bases de SciPy
La librairie SciPy ajoute à NumPy des fonctionnalités mathématiques.
Directive d'importation
- Méthode standard :
import scipy as sp
- Importation par sous-modules (cf le site de Scipy) :
from scipy import optimize from scipy import interpolate from scipy import integrate ...
Fonctionnalités
La libraire SciPy est particulièrement intéressante pour ces méthodes numériques :
- intégrales numériques
- intégration d'équations différentielles ordinaires
- Recherche de racines d'équations
- minimisation de fonctions
- modélisation par moindres carrés
- fonctions spéciales
- transformées de Fourier
- analyse du signal
- interpolation
- algèbre linéaire, y compris les problèmes aux valeurs propres et vecteurs propres
Des informations générales sur ces techniques numériques peuvent être trouvées notamment sur le site de Numerical Recipes. En particulier, les anciennes éditions sont accessibles gratuitement à la lecture. Les méthodes et algorithmes sont transposables à des langages comme le Python, y compris avec l'utilisation de librairies comme SciPy.
Références
- Scipy : high-level scientific computing, de Adrien Chauve, Andre Espaze, Emmanuelle Gouillart, Gaël Varoquaux, Ralf Gommers
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