बड़ी मात्रा में मौजूद डेटा को ठीक से संभालने की आवश्यकता होती है। यही कारण है कि बड़ी क्षमता वाले कंप्यूटरों का उपयोग किया जाता है। Python में SciPy के नाम से जानी जाने वाली लाइब्रेरी की मदद से बड़े डेटासेट के वैज्ञानिक और तकनीकी गणनाएं की जा सकती हैं। SciPy 'Scientific Python' का संक्षिप्त रूप है।
Python में Numpy लाइब्रेरी SciPy के लिए एक पूर्वापेक्षा है क्योंकि SciPy Numpy के शीर्ष पर बनाया गया है। सुनिश्चित करें कि SciPy लाइब्रेरी इंस्टॉल करने से पहले Numpy लाइब्रेरी इंस्टॉल हो। यह एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर है जो आसानी से इंस्टॉल और उपयोग के लिए उपलब्ध है।
इसमें डेटा साइंस और मशीन लर्निंग की कई विशेषताएं हैं जो डेटा को सफलतापूर्वक संसाधित करने और उसके साथ काम करने के लिए आवश्यक हैं। इसका उपयोग Numpy ऐरे पर ऑपरेशन करने के लिए किया जा सकता है। कम्प्यूटेशनल गति उच्च है, और इसे समझना आसान है।
SciPy की स्थापना
pip install scipy
नोट - यह विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए डाउनलोड करने का कमांड है।
sudo port install py35-scipy py35-numpy
नोट - यह मैक ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए डाउनलोड करने का कमांड है।
sudo apt-get install python-scipy python-numpy
नोट - यह लिनक्स ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए डाउनलोड करने का कमांड है।
SciPy का उपयोग विभिन्न अन्य उद्देश्यों के लिए भी किया जा सकता है जैसे -
- इंटीग्रेशन
- इंटरपोलेशन
- रिग्रेशन में उपयोग किए जाने वाले लीस्ट स्क्वेयर्स
- ऑप्टिमाइजेशन
- सिग्नल प्रोसेसिंग
- रैखिक बीजगणित
आइए समझते हैं कि मानों को कैसे इंटीग्रेट किया जा सकता है (गणितीय ऑपरेशन)
उदाहरण
import scipy.integrate
my_fun = lambda x: 11.345*x
i = scipy.integrate.quad(my_fun, 0, 3.1)
print("इंटीग्रेटेड वैल्यू हैं:")
print(i)आउटपुट
इंटीग्रेटेड वैल्यू हैं: (54.512725, 6.052128243005939e-13)
व्याख्या
- आवश्यक लाइब्रेरी आयात की गई हैं, और उपयोग में आसानी के लिए उपनाम दिए गए हैं।
- डेटा मान उत्पन्न करने के लिए एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन परिभाषित किया गया है।
- ये वे मान हैं जिन्हें इंटीग्रेट किया गया है।
- SciPy में मौजूद 'इंटीग्रेट' फ़ंक्शन को कॉल किया जाता है।
- आउटपुट कंसोल पर प्रदर्शित होता है।
