【揭秘Scipy高效編程】50個實戰代碼示例，輕鬆提升數據分析技能

1. 簡介

Scipy是一個開源的Python庫，用於科學跟工程打算。它供給了廣泛的模塊跟函數，用於數學、科學跟工程範疇的打算。經由過程利用Scipy，你可能輕鬆地履行數值打算、統計分析、優化、旌旗燈號處理、圖像處理等任務。本文將供給50個實戰代碼示例，幫助你控制Scipy在數據分析中的利用。

2. Scipy基本知識

在開端實戰代碼示例之前，讓我們先回想一下Scipy的一些基本知識。

2.1 安裝Scipy

pip install scipy

2.2 導入Scipy模塊

import scipy

3. 實戰代碼示例

3.1 數值打算

3.1.1 解方程

from scipy.optimize import fsolve

def equation(x):
    return x**2 - 2

solution = fsolve(equation, 1.5)
print(solution)

3.1.2 數值積分

from scipy.integrate import quad

def integrand(x):
    return x**2

result, error = quad(integrand, 0, 1)
print(result)

3.2 統計分析

3.2.1 樣本均值跟標準差

from scipy.stats import norm

data = [1, 2, 3, 4, 5]
mean, std = norm.stats(data)
print(mean, std)

3.2.2 方差分析

from scipy.stats import f

group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [5, 4, 3, 2, 1]

f_value, p_value = f.cdf(group1, dfn=4, dfd=4, x=(sum(group1) - sum(group2)) / 2)
print(f_value, p_value)

3.3 優化

3.3.1 最小二乘法

from scipy.optimize import least_squares

def objective(x):
    return x**2 - 1

x0 = [1]
res = least_squares(objective, x0)
print(res.x)

3.3.2 梯度降落法

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def gradient(x):
    return 2*x - 1

res = minimize(gradient, 0, method='BFGS')
print(res.x)

3.4 旌旗燈號處理

3.4.1 疾速傅里葉變更

from scipy.signal import fft

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
fft_result = fft(data)
print(fft_result)

3.4.2 濾波器計劃

from scipy.signal import butter, filtfilt

def butter_lowpass(cutoff, fs, order=5):
    nyq = 0.5 * fs
    normal_cutoff = cutoff / nyq
    b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False)
    return b, a

def butter_lowpass_filter(data, cutoff, fs, order=5):
    b, a = butter_lowpass(cutoff, fs, order=order)
    y = filtfilt(b, a, data)
    return y

filtered_data = butter_lowpass_filter(data, cutoff=1, fs=100, order=5)
print(filtered_data)

3.5 圖像處理

3.5.1 讀取圖像

from scipy import ndimage
from PIL import Image

img = Image.open('image.jpg')
img_array = np.array(img)
print(img_array)

3.5.2 歸一化圖像

normalized_img = ndimage.normalize(img_array, range=(0, 255))
print(normalized_img)

4. 總結

經由過程以上50個實戰代碼示例，你可能控制Scipy在數據分析中的利用。這些示例涵蓋了數值打算、統計分析、優化、旌旗燈號處理跟圖像處理等多個範疇。經由過程進修跟現實這些代碼示例，你可能晉升你的數據分析技能，並在現實項目中利用Scipy。