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mindspore.scipy

MindSpore中类似Scipy的接口。

警告

这些是实验性API，可能会被更改或删除。只支持Linux。

mindspore.scipy.linalg

线性代数子模块。

接口名	概述	支持平台
`mindspore.scipy.linalg.block_diag`	根据输入的数组创建块对角矩阵。	`GPU` `CPU`
`mindspore.scipy.linalg.cho_factor`	计算矩阵的cholesky分解，用于 `mindspore.scipy.linalg.cho_solve()`。	`GPU` `CPU`
`mindspore.scipy.linalg.cho_solve`	给定 $A$ 的cholesky分解，求解线性方程组。	`GPU` `CPU`
`mindspore.scipy.linalg.cholesky`	计算矩阵的cholesky分解。	`GPU` `CPU`
`mindspore.scipy.linalg.eigh`	求解复Hermitian矩阵或实对称矩阵的标准或广义特征值问题。	`GPU` `CPU`
`mindspore.scipy.linalg.inv`	计算矩阵的逆。	`GPU` `CPU`
`mindspore.scipy.linalg.lu`	计算通用矩阵的LU分解。	`GPU` `CPU`
`mindspore.scipy.linalg.lu_factor`	计算方阵的LU分解，其输出可以直接作为 lu_solve 的输入。	`GPU` `CPU`
`mindspore.scipy.linalg.solve_triangular`	假设 a 是一个三角矩阵，求等式系统 $a x = b$ 的解 x 。	`Ascend` `CPU`

mindspore.scipy.optimize

优化器子模块。

接口名	概述	支持平台
`mindspore.scipy.optimize.line_search`	满足强Wolfe条件的非精确线搜索。	`GPU` `CPU`
`mindspore.scipy.optimize.linear_sum_assignment`	解决线性和分配问题（指派问题）。	`Ascend` `CPU`
`mindspore.scipy.optimize.minimize`	最小化一个或多个变量的标量函数。	`GPU` `CPU`