SciPy로 과학 작업 수행하기
SciPy는 과학 및 공학 계산을 위한 종합 라이브러리입니다.
최적화, 적분, 보간, 신호 처리, 고급 선형대수 등 다양한 작업을 위한 특화 모듈을 제공해 NumPy를 확장합니다.
SciPy의 주요 영역
SciPy가 사용되는 주요 분야는 다음과 같습니다.
최적화 (scipy.optimize)
- 최소값·최대값 탐색, 방정식의 근 찾기 등 수치 해석 문제 해결
- 예: 곡선 피팅, 근 찾기, 비용 함수 최소화
적분 (scipy.integrate)
- 수치 적분 수행 및 상미분방정식(ODE) 해석
- 예: 곡선 아래 면적 계산, 물리 시스템 시뮬레이션
보간 (scipy.interpolate)
- 알려진 데이터 지점 사이의 누락되거나 중간 값을 추정
- 예: 잡음 제거 후 매끄러운 곡선 생성, 기상 데이터 결측치 보간
신호 처리 (scipy.signal)
- 신호 데이터 분석, 변환, 필터링
- 예: 오디오 잡음 제거, 센서 신호 처리, ECG 데이터 분석
선형대수 (scipy.linalg)
- 연립방정식 풀이와 행렬 분해 등 고급 선형대수 연산 지원
- 예: 대규모 Ax = b 시스템 풀이, 고유값·특이값 계산
적용 예시
| 분야 | 예시 작업 | 관련 모듈 |
|---|---|---|
| 최적화 | 기계 학습 손실 함수 최소화 | scipy.optimize |
| 적분 | 실험 곡선 아래 면적 계산 | scipy.integrate |
| 보간 | 기상 데이터 결측치 보간 | scipy.interpolate |
| 신호 처리 | 센서 데이터 고주파 잡음 제거 | scipy.signal |
| 선형대수 | 대규모 연 립방정식 풀이 | scipy.linalg |
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