Математические библиотеки Python
МЕНЮ
Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
ТЕМЫ
Новости ИИ
Голосовой помощник
Городские сумасшедшие
ИИ в медицине
ИИ проекты
Искусственные нейросети
Слежка за людьми
Угроза ИИ
Компьютерные науки
Машинное обуч. (Ошибки)
Машинное обучение
Машинный перевод
Нейронные сети начинающим
Реализация ИИ
Реализация нейросетей
Создание беспилотных авто
Трезво про ИИ
Философия ИИ
Генетические алгоритмы
Капсульные нейросети
Основы нейронных сетей
Распознавание лиц
Распознавание образов
Распознавание речи
Техническое зрение
Чат-боты
Авторизация
2020-01-28 19:01
Боитесь математики? Не раз пытались решить задачки по математике с помощью технологий? Не вы одни. Сегодня в Python можно решить почти все математические задачи. В данной статье мы рассмотрим способы имплементации различных математических операций в Python.
Содержание статьи
- Python библиотеки для математики
- Библиотека Math в Python
- Библиотека Numpy в Python
- Библиотека SciPy в Python
- Библиотека Statsmodel в Python
- Scikit-learn в Python
Python является универсальным языком, который используется в процессе веб-разработки создания сайта, работе с базами данных и научными вычислениями. В данном руководстве будет рассмотрено, как математические библиотеки Python повлияли на научные вычисления.
Итак, давайте разберем самые популярные математические библиотеки Python.
Python библиотеки для математики
Python стал очень популярным из-за обилия библиотек. Каждая библиотека ориентирована на разработку приложений и решений всех проблем, что могут возникнуть во время процесса. Математические операции удобно выполняются в Python из-за его внимания к минимализму в сочетании с полезностью. Для математических операций в Python есть сразу несколько библиотек.
Библиотека Math в Python
Math является самым базовым математическим модулем Python. Охватывает основные математические операции, такие как сумма, экспонента, модуль и так далее. Эта библиотека не используется при работе со сложными математическими операциями, такими как умножение матриц. Расчеты, выполняемые с помощью функций библиотеки math, также выполняются намного медленнее. Тем не менее, эта библиотека подходит для выполнения основных математических операций.
Пример: Вы можете найти экспоненту от 3, используя функцию exp() библиотеки math следующим образом:
Python
1 2 | frommathimportexp exp(3)# Вычисление экспоненты |
Библиотека Numpy в Python
Библиотека Numpy в Python широко используется для выполнения математических операций с матрицами. Наиболее важной особенностью Numpy, которая отличает его от других библиотек, является способность выполнять вычисления на молниеносной скорости. Это возможно благодаря C-API, который позволяет пользователю быстро получать результаты.
Например, вы можете реализовать скалярное произведение двух матриц следующим образом:
Python
1 2 3 4 5 6 | importnumpy asnp mat1=np.array([[1,2],[3,4]]) mat2=np.array([[5,6],[7,8]]) np.dot(mat1,mat2) |
Результат:
Python
1 2 | array([[19,22], [43,50]]) |
Библиотека SciPy в Python
Библиотека math предоставляется Python научные инструменты. В ней есть различные модели для математической оптимизации, линейной алгебры, Преобразования Фурье и так далее. Модуль numpy предоставляет базовую структуру данных массива библиотеке SciPy.
В качестве примера используем функцию linalg(), предоставленную библиотекой SciPy, для вычисления детерминанта квадратной матрицы.
Python
1 2 3 4 5 6 | fromscipy importlinalg importnumpy asnp mat1=np.array([[1,2],[3,4]])#DataFlair linalg.det(mat1)# Результат: -2.0 |
Библиотека Statsmodel в Python
С помощью пакета Statsmodel можно выполнять статистические вычисления, которые включают в себя описательную статистику, логический вывод, а также оценку для различных статистических моделей. Это способствует эффективному статистическому исследованию данных.
Ниже приведен пример реализации библиотеки Statsmodel в Python.
Python
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | importnumpy asnp importstatsmodels.api assm importstatsmodels.formula.api assmf input_data=sm.datasets.get_rdataset("Guerry","HistData").data res=smf.ols('Lottery ~ Literacy + np.log(Pop1831)',data=input_data).fit() print(res.summary()) |
Scikit-learn в Python
Машинное обучение является важным математическим аспектом науки о данных. Используя различные инструменты машинного обучения, вы можете легко классифицировать данные и прогнозировать результаты. Для этой цели Scikit-learn предлагает различные функции, упрощающие методы классификации, регрессии и кластеризации.
Python
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | fromsklearn importlinear_model regress=linear_model.LinearRegression() regress.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1,2]) LinearRegression(copy_X=True,fit_intercept=True,n_jobs=None,normalize=False) print(regress.coef_)# Результат: array([0.5, 0.5]) |
Заключение
В данной статье мы рассмотрели важные математические библиотеки Python. Были рассмотрены NumPy, SciPy, statsmodels, а также scikit-learn. В Python есть и другие математические библиотеки, многие находятся в процессе разработки. Надеемся, что определенные моменты руководства вам пригодятся в будущем.
Источник: python-scripts.com