SciPy
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1. 개요
SciPy는 파이썬 프로그래밍 언어를 위한 과학적 계산 기능을 제공하는 핵심 패키지이다. 클러스터링, 상수, 푸리에 변환, 적분, 보간, 선형 대수, 이미지 처리, 최적화, 신호 처리, 통계 등 다양한 분야의 하위 패키지를 포함한다. SciPy는 NumPy 배열을 기반으로 하며, 데이터 처리 및 분석, 수치 연산, 과학 기술 컴퓨팅 환경 구축에 활용된다. 2001년 트래비스 올리판트, 에릭 존스, 페아루 피터슨에 의해 개발되었으며, "Scientific Python"과 혼동될 수 있다.
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| SciPy - [IT 관련 정보]에 관한 문서 | |
|---|---|
| 기본 정보 | |
 | |
| 저자 | 트래비스 올리펀트, Pearu Peterson, Eric Jones |
| 개발자 | 커뮤니티 라이브러리 프로젝트 |
| 출시일 | 2001년 즈음 |
| 최신 안정화 버전 | 1.14.1 |
| 최신 안정화 버전 출시일 | 2024년 8월 20일 |
| 프로그래밍 언어 | 파이썬, 포트란, C, C++ |
| 운영 체제 | 크로스 플랫폼 |
| 장르 | 수치 해석 |
| 라이선스 | New BSD 라이선스 |
| 웹사이트 | SciPy 공식 웹사이트 |
2. 구성 요소
SciPy는 파이썬을 위한 과학 계산용 오픈 소스 라이브러리이다. 배열을 사용한 고속 계산을 위한 라이브러리를 포함하며, 초창기 Numeric 모듈을 대체하고 고수준 과학 및 공학 모듈을 단일 패키지로 제공한다. SciPy는 NumPy를 기반으로 하며, 아래와 같은 다양한 과학 계산용 하위 패키지를 포함한다.
2. 1. 수치 연산
SciPy 패키지는 파이썬의 과학 계산 기능의 핵심이다. SciPy는 배열 객체와 기타 기본적인 기능을 갖춘 NumPy를 기반으로 한다. SciPy는 통계, 최적화, 적분, 선형 대수, 푸리에 변환, 신호·이미지 처리, 유전 알고리즘, ODE (상미분 방정식) 솔버, 특수 함수 및 기타 모듈을 제공한다.[5]SciPy에서 사용 가능한 하위 패키지는 다음과 같다.
| 하위 패키지 | 설명 |
|---|---|
| cluster | 계층적 클러스터링, 벡터 양자화, K-평균 |
| constants | 물리 상수 및 변환 계수 |
| fft | 이산 푸리에 변환 알고리즘 |
| fftpack | 이산 푸리에 변환을 위한 레거시 인터페이스 |
| integrate | 수치 적분 루틴 |
| interpolate | 보간 도구 |
| io | 데이터 입력 및 출력 |
| linalg | 선형 대수 루틴 |
| misc | 기타 유틸리티 (예: 예제 이미지) |
| ndimage | 다차원 이미지 처리를 위한 다양한 함수 |
| ODR | 직교 거리 회귀 클래스 및 알고리즘 |
| optimize | 선형 계획법을 포함한 최적화 알고리즘 |
| signal | 신호 처리 도구 |
| sparse | 희소 행렬 및 관련 알고리즘 |
| spatial | k-d 트리, 최단 거리 이웃, 볼록 껍질 등과 같은 공간 구조를 위한 알고리즘 |
| special | 특수 함수 |
| stats | 통계 함수 |
| weave | 파이썬 여러 줄 문자열로 C/C++ 코드를 작성하기 위한 도구 (현재는 Cython을 선호하여 사용이 중단됨) |
2. 2. 데이터 처리 및 분석
SciPy는 NumPy를 기반으로 하며, 통계, 최적화, 적분, 선형 대수, 푸리에 변환, 신호 및 이미지 처리, 유전 알고리즘, ODE (상미분 방정식) 솔버, 특수 함수 등 다양한 모듈을 제공한다.[5] 주요 기능은 다음과 같다.| 하위 패키지 | 기능 |
|---|---|
| cluster | 계층적 클러스터링, 벡터 양자화, K-평균 |
| constants | 물리 상수 및 변환 계수 |
| fft | 이산 푸리에 변환 알고리즘 |
| fftpack | 이산 푸리에 변환을 위한 레거시 인터페이스 |
| integrate | 수치 적분 루틴 |
| interpolate | 보간 도구 |
| io | 데이터 입력 및 출력 |
| linalg | 선형 대수 루틴 |
| misc | 기타 유틸리티 (예: 예제 이미지) |
| ndimage | 다차원 이미지 처리 함수 |
| ODR | 직교 거리 회귀 클래스 및 알고리즘 |
| optimize | 선형 계획법을 포함한 최적화 알고리즘 |
| signal | 신호 처리 도구 |
| sparse | 희소 행렬 및 관련 알고리즘 |
| spatial | k-d 트리, 최단 거리 이웃, 볼록 껍질 등 공간 구조 알고리즘 |
| special | 특수 함수 |
| stats | 통계 함수 |
| weave | 파이썬 여러 줄 문자열로 C/C++ 코드 작성 도구 (현재는 Cython을 선호하여 사용 중단)[5] |
2. 3. 기타
SciPy 패키지는 파이썬의 과학 계산 기능의 핵심이다. 사용 가능한 하위 패키지는 다음과 같다.| 하위 패키지 | 설명 |
|---|---|
| cluster | 계층적 클러스터링, 벡터 양자화, K-평균 |
| constants | 물리 상수 및 변환 계수 |
| fft | 이산 푸리에 변환 알고리즘 |
| fftpack | 이산 푸리에 변환을 위한 레거시 인터페이스 |
| integrate | 수치 적분 루틴 |
| interpolate | 보간 도구 |
| io | 데이터 입력 및 출력 |
| linalg | 선형 대수 루틴 |
| misc | 기타 유틸리티 (예: 예제 이미지) |
| ndimage | 다차원 이미지 처리를 위한 다양한 함수 |
| ODR | 직교 거리 회귀 클래스 및 알고리즘 |
| optimize | 선형 계획법을 포함한 최적화 알고리즘 |
| signal | 신호 처리 도구 |
| sparse | 희소 행렬 및 관련 알고리즘 |
| spatial | k-d 트리, 최단 거리 이웃, 볼록 껍질 등과 같은 공간 구조를 위한 알고리즘 |
| special | 특수 함수 |
| stats | 통계 함수 |
| weave | 파이썬 여러 줄 문자열로 C/C++ 코드를 작성하기 위한 도구 (현재는 Cython을 선호하여 사용이 중단됨)[5] |
SciPy가 사용하는 기본적인 자료 구조는 NumPy 모듈에서 제공하는 다차원 배열 자료 구조이다. NumPy는 선형 대수, 푸리에 변환, 난수 생성에 대한 몇 가지 기능을 제공하지만, SciPy의 해당 기능만큼 일반적이지는 않다. NumPy는 임의의 자료형을 가진 데이터를 효율적인 다차원 컨테이너로 사용할 수도 있다. 이를 통해 NumPy는 광범위한 데이터베이스와 원활하고 빠르게 통합될 수 있다. 이전 버전의 SciPy는 배열 유형으로 Numeric을 사용했지만, 현재는 더 새로운 NumPy 배열 코드가 선호되어 사용되지 않는다.[6]
1990년대에 파이썬은 Numeric이라고 불리는 수치 계산용 배열 유형을 포함하도록 확장되었다. 이 패키지는 결국 NumPy로 대체되었는데, 2006년에 트래비스 올리판트가 Numeric과 Numarray를 결합하여 작성했으며, Numarray 자체는 2001년에 시작되었다.[1] 2000년경에는 확장 모듈의 수가 증가하고 과학 및 기술 컴퓨팅을 위한 완전한 환경을 구축하는 데 대한 관심이 높아졌다.[1] 2001년, 트래비스 올리판트, 에릭 존스, 페아루 피터슨은 자신들이 작성한 코드를 병합하여 그 결과로 만들어진 패키지를 SciPy라고 명명했다.[1] 새로 생성된 패키지는 Numeric 배열 데이터 구조를 기반으로 일반적인 수치 연산의 표준 컬렉션을 제공했다.[1] 그 직후, 페르난도 페레즈는 기술 컴퓨팅 커뮤니티에서 널리 사용되는 향상된 대화형 셸인 IPython을 출시했으며, 존 헌터는 기술 컴퓨팅을 위한 2D 플로팅 라이브러리인 Matplotlib의 첫 번째 버전을 출시했다.[1] 그 이후로 SciPy 환경은 기술 컴퓨팅을 위한 더 많은 패키지와 도구를 통해 계속 성장해 왔다.[1]
학술 문헌에서 SciPy를 "Scientific Python (SciPy)"로 언급하기도 하지만, 이는 잘못된 표기이다. 프로젝트의 공식 명칭은 "SciPy"이다.
[1]
웹사이트
How can SciPy be fast if it is written in an interpreted language like Python?
https://scipy.org/fa[...]
2022-04-11
3. 자료 구조
4. 역사
SciPy는 파이썬을 위한 과학적 도구의 오픈 소스 라이브러리로 개발되었다.[2] SciPy는 배열을 사용한 고속 계산을 위한 라이브러리를 모두 포함하고 있으며, 인기 있는 Numeric 모듈을 대체하여 단일 패키지로 고수준의 과학 및 공학 모듈을 모아놓은 것이다.[2]
SciPy는 배열 객체와 기타 기본적인 기능을 갖춘 NumPy를 기반으로 한다.[3] SciPy는 통계, 최적화, 적분, 선형 대수, 푸리에 변환, 신호·이미지 처리, 유전 알고리즘, ODE (상미분 방정식) 솔버, 특수 함수 및 기타 모듈을 제공한다.[3] Cython으로 기술되는 경우가 있다.[3]
5. 명칭 혼동 주의
"SciPy"를 "Scientific Python"으로 확장하면, 1995년[10]에서 2014년까지[11] 오를레앙 대학교의 콘라드 힌센이 이끌었던 "ScientificPython" 프로젝트와 혼동될 수 있다.
"Scientific Python"은 관련 도구 생태계를 지칭하는 데에도 사용된다.[12][13]
참조
[2]
웹사이트
SciPy (pronounced "Sigh Pie")
https://scipy.org/
[3]
Q
[4]
웹사이트
Upcoming SciPy Conferences 2023
https://conference.s[...]
2023-05-11
[5]
웹사이트
SciPy 0.15.0 Release Notes — SciPy v1.6.2 Reference Guide
https://docs.scipy.o[...]
2021-04-13
[6]
웹사이트
NumPy Homepage
http://www.numpy.org[...]
[7]
웹사이트
History of SciPy
https://wiki.scipy.o[...]
[8]
웹사이트
Guide to NumPy
http://csc.ucdavis.e[...]
[9]
웹사이트
Python for Scientists and Engineers
http://www.computer.[...]
[10]
웹사이트
ScientificPython
http://dirac.cnrs-or[...]
2019-02-21
[11]
웹사이트
SourceSup: ScientificPython: Project Home
https://sourcesup.re[...]
2019-02-21
[12]
웹사이트
SciPy Proceedings
https://proceedings.[...]
2024-08-22
[13]
웹사이트
SciPy 2024
https://cfp.scipy.or[...]
2024-08-22
[14]
웹인용
How can SciPy be fast if it is written in an interpreted language like Python?
https://www.scipy.or[...]
2013-12-23
[15]
웹사이트
SciPy (pronounced "Sigh Pie")
https://scipy.org/
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