python中Numpy常用于計算二維數(shù)組計算，而python的另一個庫SciPy庫與Numpy有著密切的關系，是需要通過Numpy為基礎，同時也是通過Numpy數(shù)據(jù)來操控科學計算。常見的是插值運算、優(yōu)化算法、圖像處理和數(shù)學統(tǒng)計等。本文向大家介紹python中SciPy庫。

一、SciPy庫介紹

SciPy是一個高級的科學計算庫。

SciPy包含線性代數(shù)，優(yōu)化，集成和統(tǒng)計的模塊，SciPy包包含致力于科學計算中常見問題的各個工具箱。

二、SciPy庫功能

主要功能是建立在NumPy上，從而它的數(shù)組大量的使用了NumPy的。

它的不同子模塊相應于不同的應用。像插值，積分，優(yōu)化，圖像處理，特殊函數(shù)等等。

三、實現(xiàn)原理

它通過其特定子模塊提供有效的數(shù)值例程，并作為數(shù)字積分、優(yōu)化和其他例程。

SciPy的所有子模塊中的功能都有詳細的說明 ——又是一個SciPy非常有幫助的點。

四、SciPy庫主要包scipy.integrate：數(shù)值積分例程和微分方程求解器

scipy.linalg：擴展了由numpy.linalg提供的線性代數(shù)例程和矩陣分解功能

scipy.optimize：函數(shù)優(yōu)化器(最小化器)以及跟查找算法

scipy.signal：信號處理工具

scipy.sparse：稀疏矩陣和系數(shù)線性系統(tǒng)求解器

scipy.special：SPECFUN(這是一個實現(xiàn)了許多常用數(shù)學函數(shù)(如伽馬函數(shù))的Fortran庫)的包裝器

scipy.stats：標準連續(xù)和離散概率分布、各種統(tǒng)計檢驗方法，以及更好的描述統(tǒng)計法

scipy.weave：利用內聯(lián)C++代碼加速數(shù)組計算的工具

以上就是python中有關SciPy的簡單介紹，scipy 由一些特定功能的子模塊組成，它們全依賴numpy，但是每個之間基本獨立的喲~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中的scipy基础知识_python中SciPy是什么？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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