Библиотека Python SciPy создана для работы с массивами NumPy и предоставляет множество удобных и эффективных численных методов, таких как процедуры численной интеграции и оптимизации. Вместе они работают на всех популярных операционных системах, быстро устанавливаются и бесплатны. NumPy и SciPy просты в использовании, но достаточно мощны, чтобы зависеть от ведущих мировых ученых и инженеров.
SciPy Sub-пакеты
SciPy состоит из подпакетов, охватывающих различные области научных вычислений. Они обобщены в следующей таблице —
| scipy.constants | Физико-математические константы |
| scipy.fftpack | преобразование Фурье |
| scipy.integrate | Процедуры интеграции |
| scipy.interpolate | интерполирование |
| scipy.io | Ввод и вывод данных |
| scipy.linalg | Процедуры линейной алгебры |
| scipy.optimize | оптимизация |
| scipy.signal | Обработка сигнала |
| scipy.sparse | Разреженные матрицы |
| scipy.spatial | Пространственные структуры данных и алгоритмы |
| scipy.special | Любые специальные математические функции |
| scipy.stats | Статистика |
Структура данных
Базовая структура данных, используемая SciPy, представляет собой многомерный массив, предоставляемый модулем NumPy. NumPy предоставляет некоторые функции для линейной алгебры, преобразований Фурье и генерации случайных чисел, но не с общностью эквивалентных функций в SciPy.
В следующих главах мы увидим множество примеров использования библиотеки Python SciPy в работе над наукой о данных.