scipy ट्यूटोरियल
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संस्करण

स्थापना या सेटअप

Scipy में C, C ++, और फोरट्रान लिखे हुए भाग होते हैं जिन्हें उपयोग से पहले संकलित करने की आवश्यकता होती है। इसलिए सुनिश्चित करें कि आवश्यक संकलक और पायथन विकास हेडर स्थापित हैं। संकलित कोड होने का अर्थ यह भी है कि विकास के स्रोतों से आयात करने के लिए स्किप को अतिरिक्त कदमों की आवश्यकता है, जो नीचे बताए गए हैं।

अपने स्वयं के खाते पर Github में मुख्य Scipy रिपॉजिटरी की एक प्रति फोर्क करें, उसके बाद अपने स्थानीय रिपॉजिटरी बनाएं:

$ git clone [email protected]:YOURUSERNAME/scipy.git scipy
$ cd scipy
$ git remote add upstream git://github.com/scipy/scipy.git

स्कैपी के विकास संस्करण का निर्माण और परीक्षण चलाने के लिए, पायथन आयात पथों के साथ इंटरेक्टिव गोले को ठीक से स्थापित करें, और इसी तरह। निम्न में से एक कार्य करें:

$ python runtests.py -v
$ python runtests.py -v -s optimize
$ python runtests.py -v -t scipy/special/tests/test_basic.py:test_xlogy
$ python runtests.py --ipython
$ python runtests.py --python somescript.py
$ python runtests.py --bench

यह पहले स्कैपी का निर्माण करता है, इसलिए इसमें पहली बार थोड़ा समय लग सकता है। निर्दिष्ट -n वर्तमान PYTHONPATH पर मिलने वाले Scipy (यदि कोई हो) के संस्करण के खिलाफ परीक्षण चलाएगा।

Runtests.py का उपयोग करना परीक्षण चलाने के लिए अनुशंसित दृष्टिकोण है। इसके कई विकल्प भी हैं, उदाहरण के लिए वर्चुअल वातावरण में इन-प्लेस बिल्ड या इंस्टॉल करना। कुछ परीक्षण बहुत धीमे हैं और अलग से सक्षम होने की आवश्यकता है।

एपीआई से लिंक करें

उबंटू और डेबियन

चलाने के आदेश

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose

Ubuntu 12.10 या नए और डेबियन 7.0 या नए वर्जन में मौजूदा SciPy स्टैक स्पेसिफिकेशन मिलते हैं। उपयोगकर्ता अतिरिक्त SciPy पैकेज के लिए न्यूरोडेबियन रिपॉजिटरी भी जोड़ना चाह सकते हैं।

SciPy का उपयोग करके एक विरल मैट्रिक्स को एक घने मैट्रिक्स में बदलें

 from scipy.sparse import csr_matrix
 A = csr_matrix([[1,0,2],[0,3,0]])
 >>>A
 <2x3 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>'
    with 3 stored elements in Compressed Sparse Row format>
 >>> A.todense()
   matrix([[1, 0, 2],
           [0, 3, 0]])
 >>> A.toarray()
      array([[1, 0, 2],
            [0, 3, 0]])

संस्करण

SciPy की पहली रिलीज़, vsn 0.10, 14 अगस्त 2001 को रिलीज़ हुई थी। SciPy की वर्तमान रिलीज़ (26 जुलाई 2016 को सही) v .18 के साथ v 0.17 (स्थिर) है जो जल्द ही आगामी होगी। पूर्व रिलीज़ का विवरण यहाँ सूचीबद्ध है

Scipy (बेसिक इमेज रिसाइज) का उपयोग करके छवि हेरफेर

SciPy मूल छवि हेरफेर फ़ंक्शन प्रदान करता है। इनमें डिस्क से संख्यात्मक खंभों में छवियों को पढ़ने के लिए, छवियों के रूप में डिस्क के लिए खस्ता सरणियों को लिखने और छवियों का आकार बदलने के कार्य शामिल हैं।

निम्नलिखित कोड में, केवल एक छवि का उपयोग किया जाता है। यह रंगा हुआ, आकार बदला हुआ और सहेजा हुआ है। दोनों मूल और परिणामी चित्र नीचे दिखाए गए हैं:

import numpy as np  //scipy is numpy-dependent

from scipy.misc import imread, imsave, imresize   //image resizing functions

# Read an JPEG image into a numpy array
img = imread('assets/cat.jpg')
print img.dtype, img.shape  # Prints "uint8 (400, 248, 3)"

# We can tint the image by scaling each of the color channels
# by a different scalar constant. The image has shape (400, 248, 3);
# we multiply it by the array [1, 0.95, 0.9] of shape (3,);
# numpy broadcasting means that this leaves the red channel unchanged,
# and multiplies the green and blue channels by 0.95 and 0.9
# respectively.
img_tinted = img * [1, 0.95, 0.9]

# Resize the tinted image to be 300 by 300 pixels.
img_tinted = imresize(img_tinted, (300, 300))

# Write the tinted image back to disk
imsave('assets/cat_tinted.jpg', img_tinted)

संदर्भ

बेसिक हैलो वर्ल्ड

एक पाठ संपादक या एक अजगर संपादक में एक फ़ाइल (जैसे hello_world.py) बनाएं यदि आपके पास एक स्थापित है ( एक को चुनें यदि आप नहीं हैं - उदात्त, पाठ, ग्रहण, NetBeans, SciTe ... कई हैं!)

hwld = 'Hello world'
print(hwld)

ध्यान दें कि अजगर चर को स्पष्ट रूप से घोषित करने की आवश्यकता नहीं है; घोषणा तब होती है जब आप किसी चर के बराबर (=) चिह्न के साथ एक मान निर्दिष्ट करते हैं।

कोड की उपरोक्त दो पंक्तियों का आउटपुट यह है कि स्ट्रिंग "हैलो वर्ल्ड" प्रदर्शित किया जाएगा।

पाइथन में लिखे गए फंक्शन्स का इस्तेमाल iPython में भी किया जा सकता है।

इस उदाहरण में, आप अपनी बचाई गई फ़ाइल 'hello_world.py' का उपयोग करके IPython में ऐसा कर सकते हैं:

In [1]: %run hello_world.py  
#run file to get output below
Hello world
In [2]: wld   
#show what value of wld var is
Out[2]: 'Hello world'
In [3]: %whowld  
#display info on variable wld (name/type/value)

Variable     Type     Data/Info
----------------------------
wld         str     Hello world

यदि आप चाहें तो आप दो चर का उपयोग कर सकते हैं, जैसे कि एक हैलो के लिए और दूसरा दुनिया के लिए और उन्हें प्लस (+) का उपयोग करके संक्षिप्त करें

 h = 'Hello '
 w = "world!'
 print(h+w)

 #this will also output Hello World, only this time with an exclamation mark..