Já sabemos como importar módulos em python, e já vimos, no primeiro tópico do Tema 3 (Módulos), até como usar o módulo numpy para calcular a raiz quadrade de um float. Vamos agora ver mais detalhes sobre o numpy e seu irmão, o scipy.

Numpy é o acrônimo de Numerical Python e Scipy, de Scientific Python. Os dois formam, na verdade, um gigantesco conjunto de módulos distribuídos em conjunto sob a tutela do scipy.org e numpy.org, desenvolvidos em conjunto com outros módulos, como matplotlib e pandas, que veremos em outra ocasião.

O objetivo principal dos módulos numpy e scipy é fornecer recursos básicos para a computaçao científica. Alguns exemplos:

Funções matemáticas: trigonométricas, exponenciais e logarítmicas, funções da Física Matemática, etc.
Recursos numéricos como zeros de funções, integração e derivação numérica, ajuste de curvas, etc.
Ferramentas de Álgebra Linear, como determinantes, inversas, autovalores e autovetores, etc.

O recurso principal dessa família de módulos, no entanto, é um novo tipo de dado criado especificamente para lidar de modo fácil com grandes conjuntos de dados: o array, com forte inspiração em Matlab. Veremos mais detalhes sobre arrays em breve. Antes disso, porém, vamos vê-los em prática numa aplicação bem especícica mas extremamente importante: a geração de números aleatórios.

Teste seu código:

Cortesia: trinket.io

Página atualizada em 07/06/20