বড় পরিমাণ ডেটা যথাযথভাবে হ্যান্ডেল করার জন্য বড় ক্ষমতayुक्त কম্পিউটার ব্যবহার করা হয়। বড় ডেটাসেটের বৈজ্ঞানিক ও প্রযুক্তিগত গণনা পাইথনের SciPy লাইব্রেরি দিয়ে করা যায়। SciPy হলো Scientific Python-এর সংক্ষিপ্ত রূপ।
পাইথনের Numpy লাইব্রেরি SciPy-এর প্রি-রিকোয়েজিট, কারণ SciPy Numpy-এর ওপর তৈরি। SciPy ইনস্টল করার আগে নিশ্চিত হোন Numpy ইনস্টল করা আছে। এটি ওপেন-সোর্স সফটওয়্যার, সহজে ইনস্টল ও ব্যবহার করা যায়।
এতে ডেটা সায়েন্স ও মেশিন লার্নিং-এর অনেক ফিচার আছে যা ডেটা প্রসেস ও কাজ করার জন্য প্রয়োজন। এটি Numpy অ্যারে上的 অপারেশন করতে পারে। কম্পিউটেশনাল স্পিড বেশি এবং বোঝা সহজ।
SciPy ইনস্টলেশন
pip install scipy
নোট − এটি উইন্ডোজ অপারেটিং সিস্টেমের জন্য কমান্ড।
sudo port install py35-scipy py35-numpy
নোট − এটি ম্যাক অপারেটিং সিস্টেমের জন্য কমান্ড।
sudo apt-get install python-scipy python-numpy
নোট − এটি লিনাক্স অপারেটিং সিস্টেমের জন্য কমান্ড।
SciPy নিম্নলিখিত কাজগুলোও করতে পারে:
- ইন্টিগ্রেশন (Integration)
- ইন্টারপোলেশন (Interpolation)
- রিগ্রেশনে লিস্ট স্কয়ার (Least squares)
- অপ্টিমাইজেশন (Optimization)
- সিগন্যাল প্রসেসিং (Signal processing)
- লিনিয়ার অ্যালজেব্রা (Linear algebra)
নিচে গাণিতিক ইন্টিগ্রেশন কীভাবে করা যায় তা দেখানো হলো:
উদাহরণ
import scipy.integrate
my_fun = lambda x: 11.345 * x
i = scipy.integrate.quad(my_fun, 0, 3.1)
print("ইন্টিগ্রেটেড মান:")
print(i)আউটপুট
ইন্টিগ্রেটেড মান: (54.512725, 6.052128243005939e-13)
ব্যাখ্যা
- প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা হয়েছে এবং সুবিধার জন্য এলিয়াস নাম দেওয়া হয়েছে।
- ডেটা মান তৈরি করার জন্য একটি ল্যাম্বডা ফাংশন সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে।
- এই মানগুলো ইন্টিগ্রেট করা হয়েছে।
- SciPy-এর
integrateফাংশন কল করা হয়েছে। - আউটপুট কনসোলে দেখানো হয়েছে।
