Python Библиотеки. Джейд Картер. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Джейд Картер
Издательство: Автор
Серия:
Жанр произведения:
Год издания: 2024
isbn:
Скачать книгу
эффективности образовательных программ и оценки образовательных процессов. В биоинформатике, этот модуль может применяться для анализа геномных данных и выявления статистически значимых различий в экспрессии генов. Обширный функционал `scipy.stats` делает его важным инструментом для исследователей и аналитиков, работающих в областях, где требуется статистический анализ данных.

      ```python

      from scipy import stats

      # Пример: Генерация выборки из нормального распределения

      data = stats.norm.rvs(size=1000)

      ```

2.4.6. `scipy.linalg` (Линейная алгебра)

      Модуль `scipy.linalg` является неотъемлемой частью библиотеки SciPy и предоставляет богатый набор функций для решения задач линейной алгебры. Этот модуль находит применение в различных научных и инженерных областях, где операции с матрицами и линейные уравнения играют важную роль.

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «Литрес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

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