SciPy - 参考

SciPy 与定义了两个 Python 库的 NumPy 紧密相关。这些库构成了数据科学的基础，并用于分析数据集以解决现实世界的问题。SciPy 建立在 NumPy 之上，并提供高级数学和科学计算功能。

在这里，我们提供了 SciPy 参考，解释了如何使用这些库。当您查看下表中的方法列表时，您会发现所有参考的详细信息，这些参考涵盖了特定方法的正确介绍，包括介绍、语法、参数、返回类型和各种示例。此外，我们还将 Matplotlib 库添加到 SciPy 代码中以绘制图形。

SciPy 常量模块

此模块提供物理和数学常量。以下是 SciPy 常量的方法：

序号	类型和描述
1	nu2lambda() 此方法用于将光学频率转换为波长。
2	lambda2nu() 此方法用于将波长转换为光学频率。
3	convert_temperature() 此方法用于计算各种形式的温度标度。
4	value() 此方法定义了物理常量字典 physical_constants，它由键索引。
5	unit() 此方法通过使用字典从物理常量中检索特定单位来定义。
6	precision() 此方法通过访问物理常量的信息（包括值和单位）来定义。
7	find() 此方法由满足给定条件的元素索引数组定义。

SciPy 聚类模块

聚类模块提供了与聚类算法相关的功能。以下是 SciPy 聚类的方法：

序号	类型和描述
1	fcluster() 此方法是层次算法的一部分，它将数据点分组到指定数量的聚类中。
2	fclusterdata() 此方法将相似的数据分组到聚类中。
3	leaders() 此方法用于识别聚类中心。
4	linkage() 此方法作用于层次聚类，可用于执行连接矩阵的任务。
5	single() 此方法对压缩矩阵执行单一/最小/最近连接的任务。
6	complete() 此方法对压缩距离矩阵执行完全连接（最大点）的任务。
7	average() 此方法用于对距离矩阵执行算术平均数的任务。
8	weighted() 此方法依赖于用户可以执行的其他函数，例如加权平均值、加权和和加权运算。
9	centroid() 此方法定义了一个一维数组，其中数据值是借助平均权重计算的，而这些权重本身代表一个值。
10	median() 此方法用于查找数组的中值。
11	ward() 此方法是凝聚聚类的一部分，它最大程度地减少了其控制下的总聚类方差。
12	cophenet() 此方法计算层次聚类中每个观测值的共生距离。
13	from_mlab_linkage() 此方法用于处理聚类算法（mlab.linkage）并将结果转换为其他 scipy 聚类函数的参考可以使用格式。
14	inconsistent() 此方法用于对连接矩阵执行不一致统计量的计算。
15	maxinconsts() 此方法用于计算两个数据集之间的距离。
16	maxdists() 此方法计算给定集中点之间的成对距离。
17	maxRstat() 此方法执行每个非单例聚类及其子代的列 R 获得的最大值的任务。
18	to_mlab_linkage() 此方法用于将聚类输出转换为 MATLAB 兼容格式。
19	dendrogram() 此方法通过在特定高度处切割聚类来确定其功能。
20	set_link_color_palette() 此方法在表示不同级别的聚类时执行 matplotlib 颜色代码的任务。
21	DisjointSet() 此方法用于管理将数据分区集划分为不相交子集。

SciPy 杂项模块

此 scipy.misc 模块帮助我们以灰度模式打印图像。以下是 SciPy Misc 的方法：

序号	类型和描述
1	ascent() 此方法用于获取 8 位灰度派生图像
2	face() 此方法用于获取浣熊的图像。
3	electrocardiogram() 此方法用于表示心脏的电活动。

序号

类型和描述

ascent()

此方法用于获取 8 位灰度派生图像

face()

此方法用于获取浣熊的图像。

electrocardiogram()

此方法用于表示心脏的电活动。

SciPy 积分模块

scipy.integrate 模块提供了多种方法来执行数值积分运算。以下是理解其功能的方法列表：

序号	类型和描述
1	integrate.quad() 此方法用于执行定积分的任务。
2	integrate.quad_vec() 此方法用于计算向量值函数的定积分。
3	integrate.dblquad() 此方法用于计算双重数值积分。
4	integrate.tplquad() 此方法用于计算三重数值积分。
5	integrate.nquad() 此方法用于查找多变量的积分。
6	integrate.fixed_quad() 此方法对数值积分使用固定阶高斯求积法。
7	integrate.quadrature() 此方法用于计算数值积分。
8	integrate.romberg() 此方法用于计算数值积分。
9	integrate.newton_cotes() 此方法用于返回牛顿-科特斯积分的权重和误差系数。
10	integrate.trapezoid() 此方法用于使用梯形法则查找积分函数的近似值。
11	integrate.cumulative_trapezoid() 此方法用于使用梯形法则计算给定点集的积分。
12	integrate.simpson() 此方法用于使用辛普森法则近似函数的积分。
13	integrate.cumulative_simpson() 此方法用于计算每对坐标。
14	integrate.romb() 此方法用于执行数值或龙贝格积分的任务。

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