Python科學(xué)計(jì)算的核心功能主要涉及數(shù)據(jù)處理、數(shù)學(xué)運(yùn)算、統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)方面。以下是一些核心功能：
- NumPy：提供了多維數(shù)組對象、各種派生對象（如掩碼數(shù)組和矩陣），以及用于數(shù)組快速操作的各種函數(shù)。
- SciPy：建立在NumPy基礎(chǔ)之上，提供了更多高級的科學(xué)計(jì)算功能，如數(shù)值積分、優(yōu)化算法、插值、信號處理等。
- Pandas：專注于數(shù)據(jù)分析和處理，提供了高性能的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。
- Matplotlib：用于繪制圖表，支持多種圖表類型，是數(shù)據(jù)可視化的常用工具。
- Scikit-learn：專注于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，提供了許多常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
- TensorFlow和PyTorch：深度學(xué)習(xí)框架，廣泛用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
這些庫和功能使得Python成為進(jìn)行科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)處理的強(qiáng)大工具，適用于從簡單的數(shù)據(jù)分析到復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建等多種應(yīng)用場景。
