极客教程SciPy 简介
SciPy，读作Sigh Pi，是一个科学计算的Python开源软件库，遵循BSD许可证分发，用于执行数学、科学和工程计算。
SciPy库依赖于NumPy，提供了方便和快速的N维数组操作。SciPy库建立在NumPy数组的基础上，并提供许多用户友好和高效的数值计算实践，如数值积分和优化算法等。它们可以在所有流行的操作系统上运行，安装方便，并且免费使用。NumPy和SciPy易于使用，但足够强大，被世界上一些顶尖的科学家和工程师所依赖。
SciPy子包
SciPy被划分为不同的子包，涵盖了不同的科学计算领域。下表总结了这些子包 –
| scipy.cluster | 向量量化 / Kmeans |
|---|---|
| scipy.constants | 物理和数学常数 |
| scipy.fftpack | 傅里叶变换 |
| scipy.integrate | 积分例程 |
| 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 | 统计学 |
数据结构
SciPy使用的基本数据结构是由NumPy模块提供的多维数组。NumPy提供了一些线性代数、傅里叶变换和随机数生成的函数，但不具备SciPy中等价函数的通用性。