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法律研究Python SciPy 庫中的各種子包是什麼？
為了涵蓋不同的科學計算領域，SciPy 庫被組織成各種子包。下面解釋了這些子包 -
- 聚類包 (scipy.cluster) - 此包包含聚類演算法，這些演算法在資訊理論、目標檢測、壓縮、通訊以及其他一些領域也很有用。它有兩個模組，即 scipy.cluster.vq 和 scipy.cluster.hierarchy。顧名思義，第一個模組即 vq 模組僅支援向量量化和 k 均值演算法。而第二個模組即 hierarchy 模組提供了用於凝聚和層次聚類的函式。
- 常量 (scipy.constants) - 它包含數學和物理常數。數學常數包括 pi、黃金和 golden_ratio。物理常數包括 c、光速、普朗克、萬有引力常數等。
傳統離散傅立葉變換 (scipy.fft) - 此子模組用於快速傅立葉變換 (FFT)，現在被認為是傳統方法。
積分和常微分方程 (scipy.integrate) - 此 SciPy 子模組用於使用函式物件和固定樣本對函式進行積分。它還用於解決常微分方程系統的初值問題。
插值 (scipy.interpolate) - 這是一個用於插值中使用的物件的子包。此子包中的物件包括樣條函式和類、一維和多維插值類、拉格朗日和泰勒多項式插值器。
輸入和輸出 (scipy.io) - 此 SciPy 子包包含用於從各種檔案格式讀取資料和寫入資料的模組、類和函式，例如 MATLAB 檔案、IDL 檔案、矩陣市場檔案、無格式 Fortran 檔案、Wav 聲音檔案、Arff 檔案。
線性代數 (scipy.linalg) - 顧名思義，此子包包含線性代數函式。它包括基本函式、用於解決特徵值問題的函式、分解、矩陣函式、特殊矩陣函式、矩陣方程求解器函式和低階例程。
多維影像處理 (scipy.ndimage) - 此 SciPy 子包包含用於多維影像處理的各種函式，例如濾波器、傅立葉濾波器、插值、測量和形態學。
正交距離迴歸 (scipy.odr) - 此子包包含用於計算正交距離迴歸 (ODR) 的各種函式。
最佳化和求根 (scipy.optimize) - 此 SciPy 子模組為我們提供了最小化或最大化目標函式的函式。它還包括非線性問題、線性規劃、求根和曲線擬合的求解器。
訊號處理 (scipy.signal) - 顧名思義，此子包包含用於訊號處理的各種函式。這些函式包括卷積、B 樣條、濾波、濾波器設計、Matlab 風格的 IIR 濾波器設計、波形、小波等。
稀疏矩陣 (scipy.sparse) - 它是 SciPy 用於數值資料的二維稀疏矩陣包。它包含用於構建稀疏矩陣的各種函式。
空間演算法和資料結構 (scipy.spatial) - 空間變換包含在 scipy.spatial.transform 子模組中。它主要用於最近鄰演算法。
特殊函式 (scipy.special) - 它包含諸如艾裡函式、橢圓函式、貝塞爾函式、斯特魯夫函式、原始統計函式、資訊理論函式、伽馬函式、勒讓德函式等函式。
統計函式 (scipy.stats) - SciPy 的此子模組擁有大量機率分佈和不斷增長的統計函式庫。
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