Руководство пользователя SciPy

SciPy — это коллекция математических алгоритмов и удобных функций, построенных на основе NumPy . Это значительно расширяет возможности Python, предоставляя пользователю высокоуровневые команды и классы для манипулирования и визуализации данных.

Подпакеты и руководства пользователя

SciPy организован в подпакеты, охватывающие различные области научных вычислений. Они суммированы в следующей таблице, с их руководством пользователя, связанным в столбце Описание и Руководство пользователя (если доступно):

Подпакет	Описание и руководство пользователя
cluster	Алгоритмы кластеризации
constants	Физические и математические константы
differentiate	Инструменты дифференцирования конечными разностями
fft	Преобразования Фурье (scipy.fft)
fftpack	Подпрограммы быстрого преобразования Фурье (устаревшие)
integrate	Интегрирование (scipy.integrate)
interpolate	Интерполяция (scipy.interpolate)
io	Файловый ввод-вывод (scipy.io)
linalg	Линейная алгебра (scipy.linalg)
ndimage	Многомерная обработка изображений (scipy.ndimage)
odr	Регрессия с ортогональными расстояниями
optimize	Оптимизация (scipy.optimize)
signal	Обработка сигналов (scipy.signal)
sparse	Разреженные массивы (scipy.sparse)
spatial	Пространственные структуры данных и алгоритмы (scipy.spatial)
special	Специальные функции (scipy.special)
stats	Статистика (scipy.stats)

Также есть дополнительные руководства пользователя по этим темам:

• Разреженные проблемы собственных значений с ARPACK - Решатель проблемы собственных значений с использованием итеративных методов

• Подпрограммы сжатых разреженных графов (scipy.sparse.csgraph) - Подпрограммы сжатых разреженных графов

Для руководства по организации и импорту функций из подпакетов SciPy обратитесь к Рекомендации по импорту функций из SciPy.

Для информации о поддержке параллельного выполнения и потокобезопасности см. Поддержка параллельного выполнения в SciPy и Потокобезопасность в SciPy.