[python] SciPy와 NumPy의 관계

SciPy 문서 소개 끝에 짧은 설명이 있습니다.

또 다른 유용한 명령은 source입니다. 파이썬으로 작성된 함수가 인수로 주어지면 해당 함수의 소스 코드 목록을 인쇄합니다. 이것은 알고리즘에 대해 배우거나 함수가 인수로 수행하는 작업을 정확하게 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 모듈 또는 패키지의 네임 스페이스를 보는 데 사용할 수있는 Python 명령 디렉토리를 잊지 마십시오.

나는 이것이 모든 관련 패키지에 대한 충분한 지식을 가진 사람이 일부 scipy와 numpy 함수 의 차이점을 정확하게 골라 낼 수 있다고 생각 합니다 (log10 질문에 전혀 도움이되지 않았습니다). 나는 확실히 그 지식을 가지고 source있지 않지만 그것을 나타내며 다른 방식으로 lapack scipy.linalg.solve과 numpy.linalg.solve상호 작용합니다.

Python 2.4.3 (#1, May  5 2011, 18:44:23)
[GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-50)] on linux2
>>> import scipy
>>> import scipy.linalg
>>> import numpy
>>> scipy.source(scipy.linalg.solve)
In file: /usr/lib64/python2.4/site-packages/scipy/linalg/basic.py

def solve(a, b, sym_pos=0, lower=0, overwrite_a=0, overwrite_b=0,
          debug = 0):
    """ solve(a, b, sym_pos=0, lower=0, overwrite_a=0, overwrite_b=0) -> x

    Solve a linear system of equations a * x = b for x.

    Inputs:

      a -- An N x N matrix.
      b -- An N x nrhs matrix or N vector.
      sym_pos -- Assume a is symmetric and positive definite.
      lower -- Assume a is lower triangular, otherwise upper one.
               Only used if sym_pos is true.
      overwrite_y - Discard data in y, where y is a or b.

    Outputs:

      x -- The solution to the system a * x = b
    """
    a1, b1 = map(asarray_chkfinite,(a,b))
    if len(a1.shape) != 2 or a1.shape[0] != a1.shape[1]:
        raise ValueError, 'expected square matrix'
    if a1.shape[0] != b1.shape[0]:
        raise ValueError, 'incompatible dimensions'
    overwrite_a = overwrite_a or (a1 is not a and not hasattr(a,'__array__'))
    overwrite_b = overwrite_b or (b1 is not b and not hasattr(b,'__array__'))
    if debug:
        print 'solve:overwrite_a=',overwrite_a
        print 'solve:overwrite_b=',overwrite_b
    if sym_pos:
        posv, = get_lapack_funcs(('posv',),(a1,b1))
        c,x,info = posv(a1,b1,
                        lower = lower,
                        overwrite_a=overwrite_a,
                        overwrite_b=overwrite_b)
    else:
        gesv, = get_lapack_funcs(('gesv',),(a1,b1))
        lu,piv,x,info = gesv(a1,b1,
                             overwrite_a=overwrite_a,
                             overwrite_b=overwrite_b)

    if info==0:
        return x
    if info>0:
        raise LinAlgError, "singular matrix"
    raise ValueError,\
          'illegal value in %-th argument of internal gesv|posv'%(-info)

>>> scipy.source(numpy.linalg.solve)
In file: /usr/lib64/python2.4/site-packages/numpy/linalg/linalg.py

def solve(a, b):
    """
    Solve the equation ``a x = b`` for ``x``.

    Parameters
    ----------
    a : array_like, shape (M, M)
        Input equation coefficients.
    b : array_like, shape (M,)
        Equation target values.

    Returns
    -------
    x : array, shape (M,)

    Raises
    ------
    LinAlgError
        If `a` is singular or not square.

    Examples
    --------
    Solve the system of equations ``3 * x0 + x1 = 9`` and ``x0 + 2 * x1 = 8``:

    >>> a = np.array([[3,1], [1,2]])
    >>> b = np.array([9,8])
    >>> x = np.linalg.solve(a, b)
    >>> x
    array([ 2.,  3.])

    Check that the solution is correct:

    >>> (np.dot(a, x) == b).all()
    True

    """
    a, _ = _makearray(a)
    b, wrap = _makearray(b)
    one_eq = len(b.shape) == 1
    if one_eq:
        b = b[:, newaxis]
    _assertRank2(a, b)
    _assertSquareness(a)
    n_eq = a.shape[0]
    n_rhs = b.shape[1]
    if n_eq != b.shape[0]:
        raise LinAlgError, 'Incompatible dimensions'
    t, result_t = _commonType(a, b)
#    lapack_routine = _findLapackRoutine('gesv', t)
    if isComplexType(t):
        lapack_routine = lapack_lite.zgesv
    else:
        lapack_routine = lapack_lite.dgesv
    a, b = _fastCopyAndTranspose(t, a, b)
    pivots = zeros(n_eq, fortran_int)
    results = lapack_routine(n_eq, n_rhs, a, n_eq, pivots, b, n_eq, 0)
    if results['info'] > 0:
        raise LinAlgError, 'Singular matrix'
    if one_eq:
        return wrap(b.ravel().astype(result_t))
    else:
        return wrap(b.transpose().astype(result_t))

이것은 또한 첫 번째 게시물이므로 여기에서 무언가를 변경 해야하는 경우 알려주십시오.

답변

# Import numpy symbols to scipy name space
import numpy as _num
linalg = None
from numpy import *
from numpy.random import rand, randn
from numpy.fft import fft, ifft
from numpy.lib.scimath import *

__all__  = []
__all__ += _num.__all__
__all__ += ['randn', 'rand', 'fft', 'ifft']

del _num
# Remove the linalg imported from numpy so that the scipy.linalg package can be
# imported.
del linalg
__all__.remove('linalg')

import numpy as np

a = np.identity(3)