बड़ी मात्रा में मौजूद डेटा से ठीक से निपटने की जरूरत है। यही कारण है कि बड़ी क्षमता वाले कंप्यूटरों का उपयोग किया जाता है। बड़े डेटासेट की वैज्ञानिक और तकनीकी संगणना पायथन में एक पुस्तकालय की मदद से की जा सकती है जिसे SciPy के नाम से जाना जाता है। SciPy में 'Scientific Python' की कमी है।
पायथन में Numpy लाइब्रेरी SciPy के लिए एक पूर्व-आवश्यकता है क्योंकि SciPy को Numpy के ऊपर बनाया गया है। सुनिश्चित करें कि SciPy पुस्तकालय स्थापित करने से पहले Numpy पुस्तकालय स्थापित है। यह एक ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर है जो आसानी से इंस्टॉल और उपयोग करने के लिए उपलब्ध है।
इसमें डेटा साइंस और मशीन लर्निंग की कई विशेषताएं हैं जो डेटा के साथ सफलतापूर्वक संसाधित और काम करने के लिए आवश्यक हैं। इसका उपयोग Numpy सरणियों पर संचालन करने के लिए किया जा सकता है। कम्प्यूटेशनल गति उच्च है, और इसे समझना आसान है।
SciPy की स्थापना
पाइप इंस्टॉल scipy
नोट - यह विंडोज़ ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए इसे डाउनलोड करने का कमांड है।
sudo port install py35-scipy py35-numpy
नोट - यह मैक ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए इसे डाउनलोड करने का कमांड है।
sudo apt-get install python-scipy python-numpy
नोट - यह लिनक्स ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए इसे डाउनलोड करने का कमांड है।
SciPy का उपयोग कई अन्य उद्देश्यों जैसे -
. के लिए भी किया जा सकता है- एकीकरण
- प्रक्षेपण
- रिग्रेशन में उपयोग किए जाने वाले कम से कम वर्ग
- अनुकूलन
- सिग्नल प्रोसेसिंग
- रैखिक बीजगणित
आइए समझते हैं कि मूल्यों को कैसे एकीकृत किया जा सकता है (गणितीय संचालन)
उदाहरण
आयात करेंआउटपुट
एकीकृत मान हैं :(54.512725, 6.052128243005939e-13)
स्पष्टीकरण
- आवश्यक पुस्तकालय आयात किए जाते हैं, और उपयोग में आसानी के लिए उपनाम नाम दिए गए हैं।
- एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन को डेटा मान उत्पन्न करने के लिए परिभाषित किया गया है।
- ये वे मान हैं जो एकीकृत हैं।
- SciPy में मौजूद 'एकीकृत' फ़ंक्शन को कहा जाता है।
- आउटपुट कंसोल पर प्रदर्शित होता है।