SciPy 用户指南

SciPy 是建立在 NumPy 上的一组数学算法和便捷函数。它通过为用户提供用于处理和可视化数据的高级命令和类，为 Python 增加了强大的功能。

子包

SciPy 被组织成涵盖不同科学计算领域的子包。它们在以下表格中进行了总结

子包	描述
cluster	聚类算法
constants	物理和数学常数
fft	离散傅里叶变换
fftpack	快速傅里叶变换例程（旧版）
integrate	积分和常微分方程求解器
interpolate	插值和平滑样条
io	输入和输出
linalg	线性代数
ndimage	N 维图像处理
odr	正交距离回归
optimize	优化和求根例程
signal	信号处理
sparse	稀疏矩阵和相关例程
spatial	空间数据结构和算法
special	特殊函数
stats	统计分布和函数

有关组织和导入 SciPy 子包中函数的指导，请参阅 从 SciPy 导入函数的指南。

在下面，您可以找到按子包组织的完整用户指南。

用户指南

• 特殊函数 (scipy.special)
• 积分 (scipy.integrate)
• 优化 (scipy.optimize)
• 插值 (scipy.interpolate)
• 傅里叶变换 (scipy.fft)
• 信号处理 (scipy.signal)
• 线性代数 (scipy.linalg)
• 稀疏数组 (scipy.sparse)
• 使用 ARPACK 求解稀疏特征值问题
• 压缩稀疏图例程 (scipy.sparse.csgraph)
• 空间数据结构和算法 (scipy.spatial)
• 统计 (scipy.stats)
• 多维图像处理 (scipy.ndimage)
• 文件 IO (scipy.io)

可执行教程

在下面，您还可以找到 MyST Markdown 格式的教程。借助 Jupytext 扩展，可以将它们作为 Jupyter 笔记本打开。

可执行教程

• 插值转换指南