Python教程：进击机器学习（五）--Scipy

最新推荐文章于 2025-06-24 17:21:50 发布

Whytin-Vicky

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分类专栏： Data 文章标签： python 机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/q583501947/article/details/76735870

本文介绍了Python的Scipy库在机器学习中的应用，包括文件输入输出、线性代数、快速傅里叶变换和优化器。通过实例展示了如何使用scipy.io读写matlab文件、scipy.linalg进行矩阵运算、scipy.fftpack进行信号处理以及scipy.optimize进行函数优化。此外，还提及了scipy.stats统计工具的使用。Scipy库是机器学习中不可或缺的科学计算工具。

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#Scipy简介
Scipy是一个高级的科学计算库，它和Numpy联系很密切，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算，所以可以说是基于Numpy之上了。Scipy有很多子模块可以应对不同的应用，例如插值运算，优化算法、图像处理、数学统计等。

以下列出Scipy的子模块：

模块名	功能
scipy.cluster	向量量化
scipy.constants	数学常量
scipy.fftpack	快速傅里叶变换
scipy.integrate	积分
scipy.interpolate	插值
scipy.io	数据输入输出
scipy.linalg	线性代数
scipy.ndimage	N维图像
scipy.odr	正交距离回归
scipy.optimize	优化算法
scipy.signal	信号处理
scipy.sparse	稀疏矩阵
scipy.spatial	空间数据结构和算法
scipy.special	特殊数学函数
scipy.stats	统计函数

##文件输入和输出：scipy.io
这个模块可以加载和保存matlab文件：

>>> from scipy import io as spio
>>> a = np.ones((3, 3))
>>> spio.savemat('file.mat', {
   
   'a': a}) # 保存字典到file.mat
>>> data = spio.loadmat('file.mat', struct_as_record=True)
>>> data['a']
array([[ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.],