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 -
| 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 |
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。
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Scipy开发环境安装