Pemrograman SciPy dan NumPy

Belajar Pemrograman SciPy dan NumPy 

#scipyprograming, #numpyPrograming, #BelajarNumpyDanScipy

scipy and numpy
Pemrograman SciPy dan NumPy  

Pengertian SciPy dan NumPy


SciPy dan NumPy adalah operasi dasar yang digunakan dalam ilmu pemrograman  termasuk array, matriks, integrasi, pemecah persamaan diferensial, statistik, dan banyak masih lagi. Python, secara umum tidak tidak memiliki fungsi-fungsi tersebut, kecuali beberapa dasar operasi matematika yang hanya bisa berurusan dengan variabel dan bukan array atau matriks. 

NumPy dan SciPy adalah dua paket Python yang kuat, yang memungkinkan bahasa digunakan lebih efisien untuk tujuan ilmiah. NumPy mengkhususkan diri dalam pemrosesan numerik melalui array multi-dimensi, di mana array memungkinkan dapat mengoperasi elemen demi elemen. Jika diperlukan, aljabar linier formalisme dapat digunakan tanpa memodifikasi NumPy. Selain itu, array dapat dimodifikasi ukurannya secara dinamis. Ini memunculkan kekhawatiran yang biasanya membuat pemrograman tersebut lebih cepat dalam bahasa lain. Daripada membuat array baru. Ketika kalian ingin menyingkirkan elemen-elemen tertentu, kalian disarankan dapat menerapkan penyamaran. SciPy dibangun di atas kerangka array NumPy, tingkat yang baru  menyediakan fungsi pemrogrman matematika di ingkat lanjut seperti integrasi, pemecah persamaan diferensial biasa, fungsi khusus, pengoptimalan, dan lainnya. Untuk daftar semua fungsi dengan nama di SciPy akan membutuhkan beberapa halaman minimal. Kapan melihat kebanyakan alat SciPy, kadang-kadang bisa menakutkan bahkan untuk memutuskan fungsi mana yang terbaik untuk digunakan.

Bahan Prakek SciPy dan NumPy

Jika kalian ingin mencoba data SciPy dan  NumPy kalian dapat menginstalnya dengan cara :

Untuk Mac
       sudo port install py27-numpy py27-scipy py27-ipython


Untuk Debian-based Linux distro likeUbuntu or LinuxMint
     sudo apt-get install python-numpy python-scipy


Untuk Fedora atau OpenSUSE
     sudo yum install numpy scipy


Untuk Windows bisa langsung ke website reminya di 
   www.scipy.org


Atau bisa juga download di 
  scipy.github.com and numpy.github.com



Previous Post
Next Post
Related Posts