Математические библиотеки Python
Сегодня в Python можно решить почти все математические задачи. В данной статье мы рассмотрим способы имплементации различных математических операций 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:
from math import exp 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:
import numpy as np mat1 = np.array([[1,2],[3,4]]) mat2 = np.array([[5,6],[7,8]]) np.dot(mat1,mat2)
Результат:
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.
from scipy import linalg import numpy as np 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.
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
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.
from sklearn import linear_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.
