SciPy 用户指南

SciPy 是构建在 NumPy 上的数学算法和简易函数的集合。它通过向用户提供用于操作和可视化数据的顶级命令和类，为 Python 增加了极大的功能。

子程序包

SciPy 被组织为涵盖不同科学计算领域的子程序包。它们汇总在下表中

子程序包	说明
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	插值和平滑样条曲线
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
优化	优化和求根例程
信号	信号处理
稀疏	稀疏矩阵和相关例程
空间	空间数据结构和算法
特殊	特殊函数
统计	统计分布和函数

如需了解有关组织和导入 SciPy 子包函数的指导，请参阅 从 SciPy 导入函数的指南。

以下列出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)
• 多维度图像处理 (scipy.ndimage)
• 文件 I/O (scipy.io)

可执行教程

以下还提供 MyST Markdown 格式的教程。借助 Jupytext 扩展，可以将这些文件以 Jupyter 笔记本的形式打开。