Meta tags:
description=Aprende SciPy para computación científica: álgebra lineal, integración, optimización, interpolación, estadística y procesamiento de imágenes.;

Headings (most frequently used words):

de, scipy, una, lineal, integración, numérica, interpolación, estadística, valores, propios, en, un, minimizar, función, tutorial, instalación, álgebra, optimización, procesamiento, imágenes, dimensional, cuándo, usar, vs, otras, bibliotecas, referencia, rápida, convención, importación, determinante, inversa, vectores, descomposición, singulares, svd, resolución, sistema, variable, con, quad, diferenciación, multivariante, escalar, intervalo, acotado, búsqueda, raíces, descriptiva, distribución, normal, pruebas, hipótesis, variables, aleatorias, muestreo, desenfoque, gaussiano, etiquetado, regiones, conectadas, operaciones, comunes, ndimage,

Text of the page (most frequently used words):
scipy (59), python (57), print (32), #import (27), from (21), numpy (20), copiar (19), una (18), array (16), aprender (15), matplotlib (15), linalg (14), optimize (13), mysql (13), para (12), con (12), result (12), mongodb (12), elementos (11), los (10), tutorial (9), stats (9), que (9), interpolación (8), ndimage (8), norm (8), integrate (8), función (8), the (8), más (8), datos (8), listas (8), html (7), integración (7), lineal (7), métodos (7), tuplas (7), estadística (6), optimización (6), variables (6), sample (6), valores (6), eliminar (6), w3docs (5), procesamiento (5), imágenes (5), álgebra (5), interp1d (5), interpolate (5), minimize (5), solve (5), inv (5), det (5), funciones (5), las (5), sigma (5), image (5), mean (5), normal (5), distribución (5), pruebas (5), error (5), propios (5), archivos (5), string (5), strings (5), crear (5), primeros (5), pasos (5), lista (5), formatter (5), color (5), json (4), generator (4), numérica (4), label (4), root_scalar (4), quad (4), svd (4), arrays (4), sobre (4), for (4), distribution (4), lambda (4), colección (4), cubic (4), está (4), pip (4), regresión (4), diccionarios (4), acceder (4), code (3), encoder (3), editor (3), cuestionarios (3), ejercicios (3), práctica (3), php (3), javascript (3), css (3), rápida (3), dimensional (3), instalación (3), pandas (3), sobel (3), gaussian_filter (3), ttest_ind (3), ttest_1samp (3), minimize_scalar (3), sub (3), algoritmos (3), matemáticas (3), regiones (3), value (3), with (3), float (3), poisson (3), samples (3), std (3), fit (3), cdf (3), different (3), test (3), data (3), linear (3), búsqueda (3), raíces (3), return (3), def (3), minimum (3), cuando (3), approx_fprime (3), inversa (3), matriz (3), base (3), números (3), eigenvectors (3), paquetes (3), cadenas (3), recorrer (3), unir (3), ver (3), tools (3), italiano (2), português (2), español (2), français (2), русский (2), deutsch (2), english (2), beautifier (2), diff (2), password (2), herramientas (2), try (2), java (2), git (2), libros (2), fragmentos (2), referencia (2), cuándo (2), usar (2), otras (2), bibliotecas (2), this (2), page (2), django (2), zoom (2), eig (2), principales (2), depende (2), extiende (2), basa (2), series (2), temporales (2), básicas (2), conectadas (2), gradiente (2), gaussiano (2), operaciones (2), labeled (2), num_regions (2), connected (2), regions (2), binary (2), bright (2), blurred (2), round (2), blur (2), dimensionalidad (2), rvs (2), cada (2), aleatorias (2), ppf (2), pdf (2), groups (2), are (2), significantly (2), p_value2 (2), t_stat2 (2), group_a (2), group_b (2), two (2), p_value (2), t_stat (2), standard (2), resultado (2), spline (2), f_cubic (2), f_linear (2), estimate (2), kind (2), método (2), predeterminado (2), curva (2), res (2), root (2), encuentra (2), cero (2), fun (2), bounded (2), method (2), bounds (2), variable (2), minimizar (2), escalar (2), intervalo (2), true (2), bfgs (2), automáticamente (2), mínimos (2), sin (2), derivative (2), should (2), diferencias (2), diferenciación (2), del (2), proporciona (2), rutinas (2), calcular (2), forma (2), 81741556 (2), 57604844 (2), 9145143 (2), 40455358 (2), 37228132 (2), eigenvalues (2), vectores (2), solucionadores (2), estándar (2), biblioteca (2), convención (2), importación (2), computación (2), científica (2), and (2), handling (2), clases (2), limit (2), delete (2), ordenar (2), cuadrícula (2), dispersión (2), introducción (2), bucles (2), conjuntos (2), set (2), sets (2), cambiar (2), agregar (2), hash (2), 2026, todos, derechos, reservados, hecho, desarrolladores, idioma, política, privacidad, contacto, acerca, empresa, tutoriales, ejemplos, gratuitos, web, desde, 2014, next, previous, yes, was, helpful, convexhull, kdtree, distance, spatial, find_peaks, lfilter, butter, signal, chi2_contingency, griddata, cubicspline, solve_ivp, dblquad, paquete, reemplaza, importarás, ambos, visualización, scikit, learn, aprendizaje, automático, científicos, dataframes, creación, herramienta, preferida, tarea, rotar, grados, rotate, angle, redimensionar, factor, expandir, primer, plano, binary_dilation, etiquetar, binario, detectar, bordes, suavizar, kernel, qué, hace, comunes, number, non, zero, like, counting, distinct, objects, 4166, peak, spread, across, neighbouring, pixels, center, after, smooth, gaussian, filter, controls, radius, dtype, create, synthetic, 5x5, spot, centre, desenfoque, etiquetado, opera, cualquier, volúmenes, cubos, continuación, muestra, ejemplo, autónomo, usa, sintético, necesite, ningún, archivo, imagen, externo, pmf, range, random_state, size, scale, loc, draw, expone, misma, interfaz, variantes, muestreo, very, small, these, significant, difference, popmean, one, incluye, chi, cuadrado, anova, kolmogorov, smirnov, hipótesis, fitted, 9599639845400536, inverse, quantile, function, 975, 9750021048517795, 3989422804014327, probability, density, descriptiva, contiene, distribuciones, probabilidad, continuas, discretas, además, estadísticas, cúbica, recupera, exacto, porque, provienen, polinomio, cuadrático, cúbico, suficientemente, flexible, ajustarlo, perfectamente, matches, exactly, polynomials, slightly, off, exact, piecewise, points, crea, invocable, partir, pares, discretos, parámetro, selecciona, quadratic, ajusta, suave, través, puntos, puedas, estimar, entre, ellos, bracket, interval, dónde, cruza, over, sencillo, problemas, sola, siempre, indica, tiene, mínimo, global, decir, acotada, acotado, 00000001, near, success, starting, guess, admite, muchos, nelder, mead, elige, multivariante, máximos, minimizando, negativo, cos, calcula, por, finitas, escalares, centrales, sencilla, misc, absolute, 3333333333333335, analytical, utiliza, cuadratura, adaptativa, integrar, devuelve, estimación, absoluto, integrales, definidas, solución, analítica, allclose, verify, equal, correcta, resolver, numéricamente, estable, multiplicar, resolución, sistema, 4649857, 36596619, factoriza, tres, matrices, análisis, componentes, pca, muchas, técnicas, reducción, diag, descomposición, singulares, columna, corresponde, valor, propio, correspondiente, devuelven, como, complejos, incluso, parte, imaginaria, 56576746, 90937671, 82456484, 41597356, describen, cómo, estira, espacio, indican, direcciones, rotan, satisface, determinante, descomposiciones, adicionales, todas, operan, __version__, también, puedes, comprobar, versión, instalada, organizado, importa, únicamente, necesites, lugar, toda, instala, aún, presente, install, incluido, instalarlo, anaconda, numéricas, este, capítulo, cubre, scientific, código, abierto, añade, gran, ciencias, ingeniería, mientras, ndarray, ofrece, especializados, señales, espaciales, aprende, peticiones, http, pytest, entornos, virtuales, tooling, best, practices, threading, asyncio, concurrency, csv, random, sys, itertools, collections, lanzar, excepciones, library, sumar, dos, invertir, duplicados, how, enumeraciones, abstractas, encapsulamiento, polimorfismo, dataclasses, static, classmethod, property, mágicos, advanced, oop, sentencia, match, enumerate, zip, map, comprensiones, gestores, contexto, recursión, closures, generadores, decoradores, args, kwargs, sugerencias, tipo, intermediate, actualización, consulta, find, insertar, join, update, drop, table, order, where, select, insert, tabla, vecinos, cercanos, auc, roc, validación, cruzada, agregación, bootstrap, means, categóricos, logística, agrupamiento, jerárquico, confusión, árbol, decisión, train, múltiple, polinomial, diagrama, percentil, desviación, media, mediana, moda, machine, learning, gráficos, pastel, histogramas, barras, subplot, etiquetas, líneas, marcadores, trazado, pyplot, modules, escribir, leer, manejo, file, formateo, entrada, usuario, except, regex, fechas, módulos, ámbito, iteradores, herencia, objetos, while, else, operadores, booleanos, casting, tipos, comentarios, sintaxis, nombres, actualizar, desempaquetar, tupla, segmentación, home, salida, anidados, modificar, iterar, comprensión, globales, formato, caracteres, escape, diccionario, concatenar, asignar, múltiples, conjunto, añadir, iniciar, sesión, buscar, formatters, url, reverse, sha256, md5, length, calculator, colors, hsl, hex, mixer, converter, picker, general, cursos,

Text of the page (random words):
stionarios ejercicios fragmentos herramientas general tools html editor password generator html encoder code diff json beautifier ver los 13 color tools color picker color converter color mixer color hex colors hsl ver los 10 string tools string length calculator md5 hash generator sha256 hash generator string reverse url encoder ver los 19 code formatters javascript formatter css formatter html formatter json formatter php formatter buscar en w3docs k es english en deutsch de русский ru français fr español es português pt italiano it iniciar sesión aprender python python tutorial acceder a elementos acceder a elementos de lista acceder a elementos de un set acceder a tuplas agregar elementos añadir elementos a una lista agregar elementos a un conjunto asignar múltiples valores cambiar elementos cambiar elementos de una lista concatenar strings copiar diccionarios copiar listas métodos de diccionario caracteres de escape cadenas de formato variables globales unir listas unir sets unir tuplas comprensión de listas métodos de lista iterar sobre diccionarios recorrer listas recorrer sets recorrer tuplas modificar strings diccionarios anidados variables de salida python home listas de python conjuntos en python python strings tuplas en python variables en python eliminar elementos eliminar elementos de una lista eliminar elementos de un set métodos de conjuntos segmentación de cadenas ordenar listas métodos de string métodos de tupla desempaquetar tuplas actualizar tuplas nombres de variables introducción a python primeros pasos con python sintaxis de python comentarios en python variables en python tipos de datos en python números en python casting en python strings de python booleanos en python operadores de python listas de python tuplas de python diccionarios en python python if else bucles while en python bucles for en python funciones en python python lambda arrays en python clases y objetos en python herencia en python iteradores de python ámbito en python módulos de python fechas en python matemáticas en python python json python regex python pip python try except entrada de usuario en python formateo de cadenas en python file handling manejo de archivos en python leer archivos en python escribir crear archivos en python eliminar archivos en python python modules tutorial de numpy tutorial de pandas tutorial de scipy tutorial de django python matplotlib introducción a matplotlib primeros pasos con matplotlib matplotlib pyplot trazado con matplotlib marcadores de matplotlib líneas en matplotlib etiquetas en matplotlib cuadrícula de matplotlib subplot de matplotlib dispersión en matplotlib barras en matplotlib histogramas con matplotlib gráficos de pastel con matplotlib machine learning primeros pasos media mediana moda desviación estándar percentil distribución de datos distribución normal de datos diagrama de dispersión regresión lineal regresión polinomial regresión múltiple escalar train test árbol de decisión matriz de confusión agrupamiento jerárquico regresión logística búsqueda en cuadrícula datos categóricos k means agregación bootstrap validación cruzada curva auc roc k vecinos más cercanos python mysql primeros pasos con mysql mysql crear base de datos mysql crear tabla mysql insert mysql select mysql where mysql order by mysql delete mysql drop table mysql update mysql limit mysql join python mongodb primeros pasos con mongodb crear base de datos mongodb mongodb crear colección insertar en mongodb mongodb find consulta mongodb ordenar en mongodb mongodb delete eliminar colección en mongodb actualización en mongodb mongodb limit intermediate python f strings sugerencias de tipo args kwargs decoradores generadores closures recursión gestores de contexto comprensiones enumerate zip map sentencia match advanced oop métodos mágicos property static y classmethod dataclasses polimorfismo encapsulamiento clases abstractas enumeraciones python how to eliminar duplicados en listas invertir un string sumar dos números error handling and the standard library lanzar excepciones collections itertools os sys random archivos csv concurrency in python asyncio threading python tooling and best practices entornos virtuales paquetes pytest peticiones http tutorial de scipy aprende scipy para computación científica álgebra lineal integración optimización interpolación estadística y procesamiento de imágenes scipy scientific python es una biblioteca de código abierto que se basa en numpy y añade una gran colección de algoritmos para matemáticas ciencias e ingeniería mientras numpy te proporciona el ndarray y las operaciones básicas scipy te ofrece los solucionadores especializados integración numérica optimización interpolación procesamiento de señales estadística algoritmos espaciales y más este capítulo cubre instalación de scipy y la convención de importación álgebra lineal scipy linalg integración y diferenciación numéricas scipy integrate optimización búsqueda de mínimos y raíces scipy optimize interpolación scipy interpolate estadística scipy stats procesamiento de imágenes n dimensional scipy ndimage instalación de scipy scipy está incluido en la distribución anaconda para instalarlo con pip pip install scipy copiar scipy depende de numpy que pip instala automáticamente si aún no está presente convención de importación scipy está organizado en sub paquetes importa únicamente los sub paquetes que necesites en lugar de toda la biblioteca import numpy as np from scipy import linalg integrate optimize interpolate stats ndimage copiar también puedes comprobar la versión instalada import scipy print scipy __version__ e g 1 13 0 copiar álgebra lineal scipy linalg extiende las rutinas de álgebra lineal de numpy con descomposiciones y solucionadores adicionales todas las funciones operan sobre arrays estándar de numpy determinante e inversa import numpy as np from scipy import linalg a np array 1 2 3 4 det linalg det a print det 2 0 inv linalg inv a print inv 2 1 1 5 0 5 copiar det 1 2 3 4 1 4 2 3 2 la inversa satisface a inv i valores propios y vectores propios los valores propios describen cómo una matriz estira el espacio los vectores propios indican las direcciones que no se rotan import numpy as np from scipy import linalg a np array 1 2 3 4 eigenvalues eigenvectors linalg eig a print eigenvalues 0 37228132 0 j 5 37228132 0 j print eigenvectors 0 82456484 0 41597356 0 56576746 0 90937671 copiar cada columna de eigenvectors corresponde al valor propio correspondiente los valores propios se devuelven como números complejos incluso cuando la parte imaginaria es cero descomposición en valores singulares svd svd factoriza una matriz a en tres matrices u s vt de forma que a u diag s vt es la base del análisis de componentes principales pca y muchas técnicas de reducción de dimensionalidad import numpy as np from scipy import linalg a np array 1 2 3 4 u s vt linalg svd a print u 0 40455358 0 9145143 0 9145143 0 40455358 print s 5 4649857 0 36596619 print vt 0 57604844 0 81741556 0 81741556 0 57604844 copiar resolución de un sistema lineal linalg solve es la forma correcta de resolver ax b es más rápida y numéricamente más estable que calcular la inversa y multiplicar import numpy as np from scipy import linalg solve 1x 2y 5 3x 4y 11 a np array 1 2 3 4 b np array 5 11 x linalg solve a b print x 1 2 verify a x should equal b print np allclose a x b true copiar integración numérica scipy integrate proporciona rutinas para calcular integrales definidas cuando una solución analítica no es práctica integración de una variable con quad integrate quad utiliza cuadratura adaptativa para integrar una función sobre un intervalo devuelve el resultado y una estimación del error absoluto import numpy as np from scipy import integrate integrate f x x 2 2x 1 from 0 to 1 analytical result x 3 3 x 2 x from 0 to 1 1 3 1 1 7 3 def f x return x 2 2 x 1 result error integrate quad f 0 1 print result 2 3333333333333335 print error 2 6e 14 absolute error estimate copiar diferenciación numérica la función approx_fprime de scipy calcula un gradiente por diferencias finitas para funciones escalares la derivative de diferencias centrales de scipy misc es más sencilla import numpy as np from scipy optimize import approx_fprime derivative of sin x at x 0 should be cos 0 1 result approx_fprime 0 0 lambda x np sin x 0 1e 8 print result 0 1 0 copiar optimización scipy optimize encuentra mínimos máximos minimizando el negativo y raíces de funciones minimizar una función multivariante optimize minimize admite muchos métodos nelder mead bfgs l bfgs b el método predeterminado se elige automáticamente from scipy import optimize minimize f x x 2 2x 1 x 1 2 minimum at x 1 def f x return x 2 2 x 1 result optimize minimize f x0 0 x0 is the starting guess print result success true print result x 1 00000001 near 1 print result fun 0 0 minimum value copiar minimizar una función escalar en un intervalo acotado optimize minimize_scalar es más sencillo para problemas de una sola variable siempre indica bounds con method bounded cuando la función no tiene un mínimo global es decir no está acotada from scipy import optimize minimize h x x 2 4x 3 over 0 4 minimum at x 2 h 2 1 def h x return x 2 4 x 3 result optimize minimize_scalar h bounds 0 4 method bounded print result x 2 0 print result fun 1 0 copiar búsqueda de raíces optimize root_scalar encuentra dónde una función cruza el cero from scipy optimize import root_scalar solve x 2 4 0 in the interval 0 3 root at x 2 res root_scalar lambda x x 2 4 bracket 0 3 print res root 2 0 copiar interpolación scipy interpolate ajusta una curva suave a través de puntos de datos para que puedas estimar valores entre ellos interpolación 1 d interp1d crea una función de interpolación invocable a partir de pares discretos x y el parámetro kind selecciona el método linear predeterminado quadratic o cubic import numpy as np from scipy interpolate import interp1d sample points from y x 2 x np array 0 1 2 3 4 y np array 0 1 4 9 16 f_linear interp1d x y piecewise linear f_cubic interp1d x y kind cubic cubic spline estimate y at x 2 5 exact value 2 5 2 6 25 print float f_linear 2 5 6 5 linear slightly off print float f_cubic 2 5 6 25 cubic matches exactly for polynomials copiar la interpolación cúbica recupera el resultado exacto porque los datos provienen de un polinomio cuadrático y el spline cúbico es lo suficientemente flexible para ajustarlo perfectamente estadística scipy stats contiene más de 80 distribuciones de probabilidad continuas y discretas además de una colección de pruebas estadísticas estadística descriptiva y distribución normal import numpy as np from scipy stats import norm standard normal distribution mean 0 std 1 print norm pdf 0 0 3989422804014327 probability density at x 0 print norm cdf 1 96 0 9750021048517795 p x 1 96 print norm ppf 0 975 1 9599639845400536 inverse cdf quantile function fit a normal distribution to data data np array 2 1 3 3 2 8 3 1 2 5 3 0 2 7 mu sigma norm fit data print f fitted mean mu 4f std sigma 4f copiar pruebas de hipótesis scipy stats incluye pruebas t pruebas chi cuadrado anova pruebas de kolmogorov smirnov y más import numpy as np from scipy stats import ttest_1samp ttest_ind one sample t test is the sample mean significantly different from 5 sample np array 4 8 5 1 4 9 5 3 5 2 4 7 5 0 t_stat p_value ttest_1samp sample popmean 5 0 print f t t_stat 4f p p_value 4f p 0 05 no significant difference from 5 two sample t test are these two groups different group_a np array 5 1 5 3 4 9 5 2 5 0 group_b np array 6 1 6 3 5 8 6 0 5 9 t_stat2 p_value2 ttest_ind group_a group_b print f t t_stat2 4f p p_value2 6f very small p groups are significantly different copiar variables aleatorias y muestreo cada distribución en scipy stats expone la misma interfaz pdf cdf ppf rvs variantes aleatorias y fit from scipy stats import norm poisson draw 5 samples from a normal distribution with mean 10 std 2 samples norm rvs loc 10 scale 2 size 5 random_state 42 print samples round 2 10 99 9 72 11 3 13 05 9 53 poisson distribution p x k for mean lambda 3 for k in range 6 print f p x k poisson pmf k mu 3 4f copiar procesamiento de imágenes n dimensional scipy ndimage opera sobre arrays de cualquier dimensionalidad imágenes volúmenes cubos de series temporales a continuación se muestra un ejemplo autónomo que usa un array 2 d sintético para que no se necesite ningún archivo de imagen externo desenfoque gaussiano y etiquetado de regiones conectadas import numpy as np from scipy import ndimage create a synthetic 5x5 image with a bright spot in the centre image np array 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 5 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 dtype float smooth the image with a gaussian filter sigma controls the blur radius blurred ndimage gaussian_filter image sigma 1 print center value after blur round blurred 2 2 4 1 4166 the bright peak is spread across neighbouring pixels label connected non zero regions like counting distinct objects binary image 0 labeled num_regions ndimage label binary print number of connected regions num_regions 1 print labeled 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 copiar operaciones comunes de ndimage función qué hace gaussian_filter a sigma suavizar con un kernel gaussiano sobel a detectar bordes gradiente de sobel label a etiquetar regiones conectadas en un array binario binary_dilation a expandir las regiones de primer plano zoom a factor redimensionar un array rotate a angle rotar un array en grados cuándo usar scipy vs otras bibliotecas tarea herramienta preferida creación de arrays y matemáticas básicas numpy dataframes series temporales e s pandas algoritmos científicos integración optimización scipy aprendizaje automático scikit learn se basa en scipy visualización matplotlib scipy no reemplaza a numpy depende de numpy y lo extiende en la práctica importarás ambos referencia rápida sub paquete funciones principales scipy linalg det inv eig svd solve scipy integrate quad dblquad solve_ivp scipy optimize minimize minimize_scalar root_scalar scipy interpolate interp1d cubicspline griddata scipy stats norm ttest_1samp ttest_ind chi2_contingency scipy ndimage gaussian_filter label sobel zoom scipy signal butter lfilter find_peaks scipy spatial distance kdtree convexhull was this page helpful yes no previous tutorial de pandas next tutorial de django on this page instalación de scipy álgebra lineal integración numérica optimización interpolación estadística procesamiento de imágenes n dimensional cuándo usar scipy vs otras bibliotecas referencia rápida w3docs tutoriales ejemplos ejercicios fragmentos y cuestionarios gratuitos para la web desde 2014 libros aprender html aprender css aprender javascript aprender git aprender java aprender php aprender python práctica ejercicios cuestionarios editor try it herramientas html editor password generator html encoder code diff json beautifier empresa acerca de contacto política de privacidad idioma english deutsch русский français español português italiano 202...