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Scipy是Python語言的一個(gè)科學(xué)計(jì)算模塊，屬于Python科學(xué)計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分。它提供了科學(xué)計(jì)算和計(jì)算機(jī)仿真所需的函數(shù)庫以及相關(guān)任務(wù)的整體框架。在linux上，Scipy的神奇應(yīng)用被廣泛使用，讓許多科學(xué)計(jì)算工作可以快速、方便和有效完成。
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首先，Scipy在Linux上可以極大地提高矩陣運(yùn)算的效率。它提供的“線性代數(shù)庫”中，可以處理一些復(fù)雜的技術(shù)計(jì)算問題，很多分析師在處理數(shù)據(jù)處理(data analysis)和數(shù)據(jù)挖掘(data mining)時(shí)都可以依賴它。它提供了一些數(shù)學(xué)函數(shù)模塊，可以用于信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等研究領(lǐng)域。例如，以下代碼可以實(shí)現(xiàn)矩陣乘法：
import numpy as np
from scipy import linalg
A = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
B = np.array([[4,5,6], [7,8,9], [10, 11, 12]])
C = linalg.matrix_multiplication(A, B)
print(C)
其次，Scipy在Linux上還可以實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)算法的應(yīng)用，比如最小二乘及其變體、梯度下降法、牛頓法等。用這些方法可以解決許多機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等復(fù)雜的問題。例如，下面的代碼可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)直線上擬合點(diǎn)的最小二乘法：
import numpy as np
from scipy.optimize import least_squares
def model(x, p):
return p[0] * x + p[1]
def fun(p, x, y):
return model(x, p) – y
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
Y = np.array([2, 3, 5, 4, 6])
p0 = [1, 0]
res = least_squares(fun, p0, args=(X, Y))
最后，Scipy在Linux上還可以做一些認(rèn)知研究，它可以模擬人腦中的神經(jīng)元活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別(Pattern Recognition)，以此幫助科學(xué)家對大腦功能的研究。使用下面的代碼可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模：
import scipy as sc
from scipy.special import expit
def neural_network_model(inputs, weights):
hidden_LAYER = sc.dot(inputs, weights[0])
hidden_layer = expit(hidden_layer)
output_layer = sc.dot(hidden_layer, weights[1])
return output_layer
總之，Scipy在Linux上有著神奇的應(yīng)用，它可以滿足許許多多科學(xué)計(jì)算任務(wù)的要求，從而大大提高科學(xué)家們的研究效率。值得一提的是，其他Python模塊如NumPy、Matplotlib都可以搭建在Scipy模塊之上，共同實(shí)現(xiàn)更為豐富和方便的應(yīng)用。
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網(wǎng)站題目：Scipy在Linux上的神奇應(yīng)用（scipylinux）
文章轉(zhuǎn)載：http://m.fisionsoft.com.cn/article/dpjohip.html
