Использование Enthought

Question

Мне нужно вычислить обратную функцию дополнительной ошибки (erfc^(1)) для задачи.

Я изучал инструменты Python для этого, и многие потоки сказали, что Enthought имеет большую часть необходимых математических инструментов , поэтому я загрузил и установил их в своей учетной записи локального пользователя. Но я не очень уверен, как его использовать?

Любые идеи?

Answer 1

SciPy, который входит в комплект поставки Python, содержит special function.

In [1]: from scipy.special import erfcinv 
In [2]: from numpy import linspace 
In [3]: x = linspace(0, 1, 10) 
In [4]: y = erfcinv(x) 
In [5]: y 
Out[5]: 
array([ 1.27116101e+308, 1.12657583e+000, 8.63123068e-001, 
     6.84070350e-001, 5.40731396e-001, 4.16808192e-001, 
     3.04570194e-001, 1.99556951e-001, 9.87900997e-002, 
     0.00000000e+000]) 

Answer 2

Вот краткий пример расчета в распределении Enthought Python (EPD) с обратной дополнительной функции ошибок (erfcinv), который входит в SciPy пакет, который поставляется с ОНР:

C:\>c:\Python25\python 
EPD Py25 (4.1.30101) -- http://www.enthought.com/epd 

Python 2.5.2 |EPD Py25 4.1.30101| (r252:60911, Dec 19 2008, 13:49:12) [MSC v.131 
0 32 bit (Intel)] on win32 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 
>>> from scipy.special import erfcinv 
>>> erfcinv(0.) 
1.271161006153646e+308 
>>> erfcinv(1.) 
0.0 
>>> erfcinv(2.) 
-1.271161006153646e+308 
>>> exit() 

C:\>