SciPy优化器SciPy的optimize模块提供了常用的最优化算法函数实现，我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题，比如查找函数的最小值或方程的根等。NumPy能够找到多项式和线性方程的根，但它无法找到非线性方程的根，如下所示：x+cos(x)因此我们可以使用SciPy的optimze.root函数，这个函数需要两个参数：fun-表示方程的函数。x0-根的初始猜测。该函数返回一个对象，其中包含有关解决方案的信息。实际解决方案在返回对象的属性x，查看如下实例：实例查找x+cos(x)方程的根:fromscipy.optimizeimportrootfrommathimportcosdef
SciPy常量模块SciPy常量模块constants提供了许多内置的数学常数。圆周率是一个数学常数，为一个圆的周长和其直径的比率，近似值约等于3.14159，常用符号来表示。以下实例输出圆周率：实例fromscipyimportconstantsprint(constants.pi)执行以上代码，输出结果如下：3.141592653589793以下实例输出黄金比例：实例fromscipyimportconstantsprint(constants.golden)执行以上代码，输出结果如下：1.618033988749895我们可以使用dir()函数来查看constants模块包含了哪些常量：
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SciPy模块列表以下列出了SciPy常用的一些模块及官网API地址：模块名功能参考文档scipy.cluster向量量化clusterAPIscipy.constants数学常量constantsAPIscipy.fft快速傅里叶变换fftAPIscipy.integrate积分integrateAPIscipy.interpolate插值interpolateAPIscipy.io数据输入输出ioAPIscipy.linalg线性代数linalgAPIscipy.misc图像处理miscAPIscipy.ndimageN维图像ndimageAPIscipy.odr正交距离回归odrAPIs
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SciPy安装本章节，我们使用pip工具来安装SciPy库，如果还未安装该工具，可以参考Pythonpip安装与使用。升级pip：python3-mpipinstall-Upip安装scipy库：python3-mpipinstall-Uscipy安装完成后，我们就可以通过fromscipyimportmodule来导入scipy的库：constants是scipy的常量模块。fromscipyimportconstants以下实例，我们通过导入scipy库，然后查看scipy库的版本号：实例importscipyprint(scipy.__version__)执行以上代码，输出结果如下：1.
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SciPy教程SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包。Scipy是基于Numpy的科学计算库，用于数学、科学、工程学等领域，很多有一些高阶抽象和物理模型需要使用Scipy。SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。学习本教程前你需要了解在开学习SciPy教程之前，我们需要具备基本的Python基础，如果你对Python还不了解，可以阅读我们的教程：Python3.x教程Numpy教程SciPy应用Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理最优化、线性代数、积分、
SciPy教程SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包。Scipy是基于Numpy的科学计算库，用于数学、科学、工程学等领域，很多有一些高阶抽象和物理模型需要使用Scipy。SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。学习本教程前你需要了解在开学习SciPy教程之前，我们需要具备基本的Python基础，如果你对Python还不了解，可以阅读我们的教程：Python3.x教程Numpy教程SciPy应用Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理最优化、线性代数、积分、
GeneralizingLinearClassification假设我们有如上图的trainingdata，注意到此时\(\mathcal{X}\subset\mathbb{R}^{2}\)。那么decisionboundary\(g\)：\[g(\vec{x})=w_{1}x_{1}^{2}+w_{2}x_{2}^{2}+w_{0}\]即，decisionboundary为某种椭圆，例如：半径为\(r\)的圆（\(w_{1}=1,w_{2}=1,w_{0}=-r^{2}\)），如上图中的黑圈所示。我们会发现，此时decisionboundarynotlinearin\(\vec{x}\)。但
