SciPy,发音为Sigh Pi
,是一个科学的python开源代码,在BSD许可下分发的库,用于执行数学,科学和工程计算。
SciPy库依赖于NumPy,它提供了便捷且快速的N
维数组操作。 SciPy库的构建与NumPy数组一起工作,并提供了许多用户友好和高效的数字实践,例如:数值积分和优化的例程。 它们一起运行在所有流行的操作系统上,安装快速且免费。 NumPy和SciPy易于使用,但强大到足以依靠世界上一些顶尖的科学家和工程师。
SciPy被组织成覆盖不同科学计算领域的子包。 这些总结在下表中 -
子包 | |
---|---|
scipy.cluster | 矢量量化/Kmeans |
scipy.constants | 物理和数学常数 |
scipy.fftpack | 傅里叶变换 |
scipy.integrate | 集成例程 |
scipy.interpolate | 插值 |
scipy.io | 数据输入和输出 |
scipy.linalg | 线性代数例程 |
scipy.ndimage | n维图像包 |
scipy.odr | 正交距离回归 |
scipy.optimize | 优化 |
scipy.signal | 信号处理 |
scipy.sparse | 稀疏矩阵 |
scipy.spatial | 空间数据结构和算法 |
scipy.special | 任何特殊的数学函数 |
scipy.stats | 统计 |
SciPy使用的基本数据结构是由NumPy模块提供的多维数组。 NumPy为线性代数,傅立叶变换和随机数生成提供了一些功能,但与SciPy中等效函数的一般性不同。