SciPy est l'autre grande bibliothèque pour le calcul scientifique. Pour être plus précis, il s'agit aussi d'un projet qui a pour vocation de réunir diverses bibliothèques en une seule (dont NumPy et Matplotlib), le tout offrant un large ensemble de fonctionnalités dédiées au calcul scientifique.
Cet article va nous permettre de présenter ce que l'on peut s'attendre à trouver dans la bibliothèque SciPy et explorera une sélection de fonctionnalités.
1. Présentation de SciPy
1.1 Différences entre NumPy et SciPy
NumPy est une bibliothèque qui implémente, entre autres, les fonctionnalités présentées dans l'article précédent. Historiquement, elle est la bibliothèque de référence pour ce genre de problématique. Elle a pour vocation à rester dans ce domaine précis et elle assure une compatibilité ascendante pour permettre à ses utilisateurs une certaine stabilité.
Le cœur du module NumPy est le tableau multidimensionnel et les fonctionnalités basiques qui lui sont liées, telles que l'indexation, le tri, ou encore le modelage des données, par exemple. Cependant, elle contient aussi les composants d'algèbre linéaire qui devraient plutôt appartenir à SciPy. Pour faire simple, toutes les nouvelles fonctionnalités se retrouvent dans SciPy,...
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