SciPy Python (Cómo Funciona Para Desarrolladores)

Operaciones numéricas

SciPy tiene una amplia colección estándar de funciones para realizar varias operaciones de computación numérica, como diferenciación numérica, álgebra lineal, optimización, integración e interpolación. Los usuarios pueden realizar eficientemente operaciones matemáticas complejas con la ayuda de una colección estándar de estas funciones.

Funciones estadísticas

Para el análisis de datos, prueba de hipótesis, distribuciones de probabilidad y estadísticas descriptivas, la biblioteca SciPy proporciona una extensa colección de funciones estadísticas. Estas características permiten a los usuarios investigar y evaluar conjuntos de datos, a partir de la entrada de datos derivar conocimientos significativos y llegar a juicios bien fundamentados.

Procesamiento de señales e imágenes

La filtración, las transformaciones de Fourier, las transformaciones de wavelet y la manipulación de imágenes se encuentran entre los métodos disponibles en los módulos de procesamiento de señales e imágenes de SciPy. En dominios como la visión por computadora, el análisis de imágenes y el procesamiento de señales digitales, estas habilidades son críticas para la computación científica y técnica.

Matrices dispersas

Las matrices ralas son estructuras de datos eficientes en memoria que se pueden usar para gestionar conjuntos de datos grandes y dispersos. SciPy las soporta. En aplicaciones que incluyen análisis de elementos finitos, biología computacional y análisis de redes, las matrices ralas se utilizan con frecuencia.

Integración con NumPy

SciPy se combina fácilmente con la extensión NumPy, la biblioteca central de Python para rutinas numéricas eficientes. Las matrices de NumPy se pueden usar como entradas y salidas para funciones de SciPy gracias a esta integración, que garantiza la compatibilidad e interoperabilidad del código fuente entre las dos bibliotecas.

Optimización

SciPy tiene algoritmos de optimización que se pueden usar para resolver problemas de optimización que son tanto limitados como no limitados. Estos algoritmos son útiles para una variedad de tareas de optimización, incluidas las de ajuste de modelos, estimación de parámetros y optimización de funciones objetivo.

Integración y ecuaciones diferenciales

SciPy tiene funciones para resolver ecuaciones integrales, ecuaciones diferenciales parciales y ecuaciones diferenciales ordinarias (ODEs, PDEs). Los usuarios pueden resolver problemas de valores en la frontera, modelar procesos físicos y simular sistemas dinámicos con estas herramientas.

Álgebra lineal dispersa

SciPy proporciona funciones para actividades de álgebra lineal rala, varias funciones como resolución de álgebra lineal para sistemas, además de funciones para matrices ralas.

Instrucciones de instalación

Puede instalar el paquete SciPy desde PyPI con pip:

pip install scipy
# or
python -m pip install scipy

pip install scipy
# or
python -m pip install scipy

Alternativamente, puede instalar SciPy desde los canales defaults o conda-forge usando conda:

conda install scipy

conda install scipy

Para saber más sobre la instalación de SciPy, visite la guía de instalación.

Importar módulos necesarios

Después de instalar el Paquete SciPy, importe los módulos necesarios en su script Python:

import numpy as np
from scipy import optimize

import numpy as np
from scipy import optimize

Aquí, se importan optimize de SciPy, que utilizaremos para tareas de optimización, y NumPy como np.

Defina una función objetivo

En este caso, construiremos una función objetivo sencilla que deseamos minimizar. Definamos una función que simboliza una fórmula matemática elemental:

# Define an objective function
def objective(x):
    """Calculates the objective function value for a given x."""
    return x**2 + 10*np.sin(x)

# Define an objective function
def objective(x):
    """Calculates the objective function value for a given x."""
    return x**2 + 10*np.sin(x)

Esta función toma un solo parámetro, x, y devuelve x**2 + 10*np.sin(x), donde x es el parámetro.

Encuentra el mínimo de la función objetivo

A continuación, determinaremos el mínimo de la función objetivo utilizando el paquete de optimización de SciPy. La función minimize del módulo de optimización se empleará aquí:

# Find the minimum of the objective function
result = optimize.minimize(objective, x0=0)

# Find the minimum of the objective function
result = optimize.minimize(objective, x0=0)

minimize reduce la función objetivo, con una suposición inicial para el valor mínimo (x0=0). La variable resultado contiene el resultado de la optimización.

Conversión de HTML a PDF

Conversión de imágenes a PDF

Cree documentos PDF a partir de imágenes (JPG, PNG, BMP y GIF). Incluya fácilmente gráficos y otros elementos visuales en los archivos PDF al integrar sin problemas las imágenes dentro del documento.

Manipulación de documentos

Combine varios archivos PDF en un solo archivo PDF. Divida archivos PDF de acuerdo con parámetros predeterminados en archivos distintos. Extraiga páginas o secciones particulares de páginas de archivos PDF. Agregue, anteponga o inserte páginas en documentos PDF que ya existen. Puede eliminar, rotar o reorganizar las páginas en archivos PDF.

Prerrequisitos

SDK .NET requerido: El SDK .NET 6.0 debe estar instalado en su computadora, ya que IronPDF para Python se basa en tiempo de ejecución de .NET 6 como su tecnología subyacente. Está disponible para su descarga en la página de descargas de .NET.

Instalar IronPDF

La instalación de IronPDF usando pip es el primer paso.

 pip install ironpdf

Importar módulos necesarios

Una vez que los paquetes de SciPy e IronPDF estén instalados en su sistema, ingrese los módulos necesarios para su script Python.

import numpy as np
from scipy import optimize
from ironpdf import *

import numpy as np
from scipy import optimize
from ironpdf import *

Aquí, importamos la clase IronPDF de IronPDF, el módulo optimize de SciPy y NumPy como np.

Uso de SciPy con IronPDF

# Define an objective function
def objective(x):
    """Calculates the objective function value for a given x."""
    return x**2 + 10*np.sin(x)

# Find the minimum of the objective function
result = optimize.minimize(objective, x0=0)

# Create a PDF with the result
renderer = ChromePdfRenderer()
html_content = f"<html><body><h1>Minimum value: {result.fun}</h1><p>Optimal solution: {result.x}</p></body></html>"
pdf_content = renderer.RenderHtmlAsPdf(html_content)
pdf_content.SaveAs("output.pdf")

# Define an objective function
def objective(x):
    """Calculates the objective function value for a given x."""
    return x**2 + 10*np.sin(x)

# Find the minimum of the objective function
result = optimize.minimize(objective, x0=0)

# Create a PDF with the result
renderer = ChromePdfRenderer()
html_content = f"<html><body><h1>Minimum value: {result.fun}</h1><p>Optimal solution: {result.x}</p></body></html>"
pdf_content = renderer.RenderHtmlAsPdf(html_content)
pdf_content.SaveAs("output.pdf")