python中的scipy基础知识_python中SciPy是什么？

python中Numpy常用于计算二维数组计算，而python的另一个库SciPy库与Numpy有着密切的关系，是需要通过Numpy为基础，同时也是通过Numpy数据来操控科学计算。常见的是插值运算、优化算法、图像处理和数学统计等。本文向大家介绍python中SciPy库。

一、SciPy库介绍

SciPy是一个高级的科学计算库。

SciPy包含线性代数，优化，集成和统计的模块，SciPy包包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。

二、SciPy库功能

主要功能是建立在NumPy上，从而它的数组大量的使用了NumPy的。

它的不同子模块相应于不同的应用。像插值，积分，优化，图像处理，特殊函数等等。

三、实现原理

它通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。

SciPy的所有子模块中的功能都有详细的说明 ——又是一个SciPy非常有帮助的点。

四、SciPy库主要包scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器

scipy.linalg：扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能

scipy.optimize：函数优化器(最小化器)以及跟查找算法

scipy.signal：信号处理工具

scipy.sparse：稀疏矩阵和系数线性系统求解器

scipy.special：SPECFUN(这是一个实现了许多常用数学函数(如伽马函数)的Fortran库)的包装器

scipy.stats：标准连续和离散概率分布、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法

scipy.weave：利用内联C++代码加速数组计算的工具

以上就是python中有关SciPy的简单介绍，scipy 由一些特定功能的子模块组成，它们全依赖numpy，但是每个之间基本独立的哟~

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