Python Scipy庫

Python的SciPy庫構建NumPy數組，並提供許多用戶友好和高效的數字實踐，例如:數值集成和優化例程。 它們一起運行在所有流行的操作系統上，安裝快速且免費。 NumPy和SciPy易於使用，它們強大到足以滿足世界上一些頂尖的科學家和工程師的使用。

SciPy子包

SciPy被組織成覆蓋不同科學計算領域的子包。 這些總結在下表中 -

包名

描述

scipy.constants

物理和數學常數

scipy.fftpack

傅里葉變換

scipy.integrate

集成例程

scipy.interpolate

插值

scipy.io

數據輸入和輸出

scipy.linalg

線性代數例程

scipy.optimize

優化

scipy.signal

信號處理

scipy.sparse

稀疏矩陣

scipy.spatial

空間數據結構和算法

scipy.special

任何特殊的數學函數

scipy.stats

統計

數據結構

SciPy使用的基本數據結構是由NumPy模塊提供的多維數組。 NumPy爲線性代數，傅立葉變換和隨機數生成提供了一些功能，但與SciPy中等效函數的一般性不同。

在接下來的章節中，我們將看到很多關於在數據科學工作中使用Python的SciPy庫的例子。