NumPy替我们搞定了向量和矩阵的相关操作,基本上算是一个高级的科学计算器。SciPy基于NumPy提供了更为丰富和高级的功能扩展,在统计、优化、插值、数值积分、时频转换等方面提供了大量的可用函数,基本覆盖了基础科学计算相关的问题。
1、生成随机数
2、假设检验
3、其他函数
4、无约束优化问题
所谓的无约束优化问题指的是一个优化问题的寻优可行集合是目标函数自变量的定义域,即没有外部的限制条件。
4.1 Nelder-Mead单纯形法
4.2 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno法
4.3 牛顿共轭梯度法(Newton-Conjugate-Gradient algorithm)
5、约束优化问题
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