Python Scipy库

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Python的SciPy库构建NumPy数组，并提供许多用户友好和高效的数字实践，例如:数值集成和优化例程。 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，它们强大到足以满足世界上一些顶尖的科学家和工程师的使用。

SciPy子包

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 -

包名	描述
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.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

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。

在接下来的章节中，我们将看到很多关于在数据科学工作中使用Python的SciPy库的例子。

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