SciPy 建立在哪些核心包之上？

SciPy建立在以下核心包之上-

Python -Python是一种通用编程语言，是动态类型和解释的。它非常适合交互式工作和快速原型制作。编写AI和ML应用程序也很强大。

NumPy -NumPy是SciPy的基本N维数组包，它使我们能够有效地处理数值数组中的数据。它是数值计算的基本包。

Matplotlib -Matplotlib用于从数据创建全面的二维图表和绘图。它还为我们提供了基本的3维绘图。

SciPy库 -它是核心包之一，为我们提供了许多用户友好且高效的数值例程。数值程序包括用于积分、插值、优化、线性代数和统计的程序。

除此之外，SciPy还包括用于数据管理和计算、高效和高性能计算以及质量保证的专用工具。这些工具描述如下-

数据管理和计算工具

Pandas -Pandas是一个开源Python包，用于组织和分析我们的数据。它为我们提供了高性能且易于使用的数据结构。

SymPy -此工具用于符号数学。

NetworkX -此工具集用于分析复杂网络。

scikit-image -顾名思义，它包括图像处理算法。

scikit-learn -Scikit-learn为我们提供了高效的机器学习和统计建模工具，包括分类、回归、聚类和降维。

PyTables和h5py -这两个工具都用于访问以HDF5格式存储的数据。

提高生产力和高性能计算的工具

IPython -它是一个丰富的交互界面，可让用户快速处理数据。

Jupyternotebook -它在Web浏览器中提供IPython功能。使用Jupyternotebook，我们可以以可重现的形式记录我们的计算。

Cython -它帮助我们扩展Python语法以与C/C++库集成。

质量保证工具

鼻子 -它是一个用于测试Python代码的丰富框架。

numpydoc -此工具用于记录科学Python库。