Scipy. pacote de fontes gratuitas e abertas de ferramentas para ciência e engenharia para python
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Scipy. Descrição

Pacote de fontes gratuitas e abertas de ferramentas para ciência e engenharia para python O SCIPY inclui módulos para estatística, otimização, integração, álgebra linear, transformações de Fourier, processamento de sinal e imagem, algoritmos genéticos, solucionadores de ODE e mais. A biblioteca SCIPY depende do numpy, que fornece manipulação conveniente e rápida da matriz n-dimensional. A biblioteca SCIPY é construída para trabalhar com arrays numpy e fornece muitas rotinas numéricas fáceis de usar e eficiente, como rotinas para integração numérica e otimização. Juntos, eles executam todos os sistemas operacionais populares, são rápidos para instalar e são gratuitos. Scipy e Numpy são fáceis de usar, mas poderosos o suficiente para ser dependido por alguns dos principais engenheiros e cientistas líderes do mundo. Se você precisar manipular números em um computador e exibir ou publicar os resultados, dar uma tentativa de scipy! Requisitos: · NUMPY. · Python 2.4 ou posterior O que há de novo nesta versão: · # 503, # 640: iv: problemas em grandes argumentos fixados por nova implementação · # 623: JV: Fix erros em grandes argumentos · # 679: Struve: corrigir saída errada para v <0 · # 803: PBDV produz saída inválida · # 804: lqmn: corrigir acidentes em alguma entrada · # 823: betainc: reparar documentação · # 834: Exp1 comportamento estranho perto de valores inteiros negativos · # 852: JN_ZEROS: resultados mais precisos para o grande s, também em JNP / YN / YNP_ZEROS · # 853: JV, YV, IV: Resultados inválidos para não inteiro V <0, complexo X · # 854: jv, yv, iv, kv: retorne nan mais consistentemente quando fora de domínio · # 927: elipj: corrigir segfault no Windows · # 946: EllPJ: Fix Segfault na combinação Mac OS X / Python 2.6. · · Ive, jve, yve, kv, kve: com entrada de valor real, retorno nan para fora de domínio · Em vez de retornar apenas a parte real do resultado.

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