| espía | |
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| Un ejemplo de dibujo de una función de Bessel con una marca de sus máximos locales | |
| Tipo de | Extensión del lenguaje Python |
| Desarrollador | proyecto comunitario |
| Escrito en | Python [2] , C , Fortran , C++ y Cython |
| Sistema operativo | Software multiplataforma |
| Primera edición | 2001 |
| ultima versión | 1.8.1 [1] ( 18 de mayo de 2022 ) |
| Licencia | BSD |
| Sitio web | scipy.org |
| Archivos multimedia en Wikimedia Commons | |
SciPy es una biblioteca de lenguaje de programación Python de código abierto diseñada para realizar cálculos científicos y de ingeniería [3] .
En la década de 1990, Python se amplió con un tipo de matriz para computación llamado Numeric (este paquete finalmente fue reemplazado por Travis Oliphant, quien escribió NumPy [4] [5] en 2006, combinando Numeric y Numarray. [6]
A partir del año 2000, la cantidad de módulos fue creciendo y hubo un creciente interés en crear un entorno completo para la computación científica y técnica. En 2001, Travis Oliphant, Eric Jones y Piaru Peterson combinaron su código y llamaron al paquete resultante SciPy. Poco después, Fernando Pérez lanzó IPython , un shell interactivo avanzado ampliamente utilizado en la comunidad informática técnica, y John Hunter lanzó la primera versión de Matplotlib, una biblioteca de gráficos 2D para informática. Desde entonces, el entorno SciPy ha seguido creciendo con más paquetes y herramientas para la informática técnica. [7]
Público objetivo : usuarios de productos MATLAB y Scilab .
Para visualizar los resultados de los cálculos, a menudo se usa la biblioteca Matplotlib , que es un análogo de las herramientas de salida de gráficos de MATLAB .
La biblioteca SciPy se distribuye bajo los términos de la licencia BSD . Los desarrolladores están financiados por Enthought .
La principal estructura de datos en SciPy es la matriz multidimensional , implementada por el módulo NumPy (las versiones anteriores de SciPy usaban el módulo numérico).
Subpacks disponibles:
constantes Constantes físicas y factores de conversión (desde la versión 0.7.0 [8] ). grupo Cuantificación vectorial . fftpack Algoritmos de transformadas discretas de Fourier . integrar Herramientas de integración . interpolar Herramientas de interpolación . yo Entrada-salida de datos . liberación Trabajar con bibliotecas de terceros. linaje Álgebra lineal . varios Misceláneas. optimizar Herramientas de optimización . salvadera Código experimental. señal Procesamiento de señales . escaso Soporte para matrices dispersas . especial Características especiales . estadísticas Funciones estadísticas. tejido Utilizando código escrito en C y C++ .La funcionalidad de la biblioteca SciPy se puede ampliar con otras herramientas [9] . Ejemplos:
Artes graficas Hay varias bibliotecas para dibujo 2D: Matplotlib (recomendado), HippoDraw , Chaco , Biggles, Python Imaging Library , MayaVi (admite gráficos 3D). Mejoramiento Bibliotecas para optimización: optimizar (módulo integrado en SciPy), OpenOpt (proporciona más paquetes y solucionadores). Análisis de los datos El módulo RPy le permite realizar análisis de datos utilizando el lenguaje de programación R. Base de datos La biblioteca SciPy puede interactuar con PyTables [10] , una base de datos jerárquica diseñada para administrar grandes cantidades de datos; los datos se almacenan en archivos de formato HDF5 . concha interactiva IPython es un entorno de depuración y entrada de código interactivo similar al shell de MATLAB . matemáticas simbólicas Bibliotecas para computación simbólica : PyDSTool (enlace descendente) , Symbolic y SymPy .| Pitón | |
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