SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python

Pauli Virtanen; Ralf Gommers; Travis E. Oliphant; Matt Haberland; Tyler Reddy; David Cournapeau; Evgeni Burovski; Pearu Peterson · Monash University Research Portal (Monash University) · 2019

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Autor / responsable

Pauli Virtanen; Ralf Gommers; Travis E. Oliphant; Matt Haberland; Tyler Reddy; David Cournapeau; Evgeni Burovski; Pearu Peterson

Editorial

Monash University Research Portal (Monash University)

Año

2019

Idioma

en

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Abstract: SciPy is an open-source scientific computing library for the Python programming language. Since its initial release in 2001, SciPy has become a de facto standard for leveraging scientific algorithms in Python, with over 600 unique code contributors, thousands of dependent packages, over 100,000 dependent repositories and millions of downloads per year. In this work, we provide an overview of the capabilities and development practices of SciPy 1.0 and highlight some recent technical developments.

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Virtanen, P, Gommers, R, Oliphant, T. E, Haberland, M, Reddy, T, Cournapeau, D, Burovski, E, & Peterson, P. (2019). SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python. Monash University Research Portal (Monash University). https://doi.org/10.17863/cam.64134

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Virtanen, Pauli, et al. SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python. Monash University Research Portal (Monash University), 2019. https://doi.org/10.17863/cam.64134.

Chicago

Virtanen, Pauli, Ralf Gommers, Travis E. Oliphant, Matt Haberland, Tyler Reddy, David Cournapeau, Evgeni Burovski, and Pearu Peterson. 2019. SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python. Monash University Research Portal (Monash University). https://doi.org/10.17863/cam.64134.

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Virtanen, P. et al. 2019, SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python, Monash University Research Portal (Monash University), available at: https://doi.org/10.17863/cam.64134 [Accessed 28 Jun. 2026].

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Título: SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python

Autor / colaboradores: Pauli Virtanen; Ralf Gommers; Travis E. Oliphant; Matt Haberland; Tyler Reddy; David Cournapeau; Evgeni Burovski; Pearu Peterson

Editorial: Monash University Research Portal (Monash University)

Año de publicación: 2019

Idioma: en

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