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Python-科学 (Python - SciPy)
The SciPy library of Python is built to work with NumPy arrays and provides many user-friendly and efficient numerical practices such as routines for numerical integration and optimization. Together, they run on all popular operating systems, are quick to install and are free of charge. NumPy and SciPy are easy to use, but powerful enough to depend on by some of the world's leading scientists and engineers.
Python的SciPy库是为与NumPy数组一起使用而构建的，并提供了许多用户友好且高效的数值实践，例如用于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Swift且免费。 NumPy和SciPy易于使用，但功能强大，足以被一些世界领先的科学家和工程师所依赖。
SciPy子软件包 (SciPy Sub-packages)
SciPy is organized into sub-packages covering different scientific computing domains. These are summarized in the following table −
SciPy被组织成涵盖不同科学计算领域的子包。 这些总结在下表中-
| scipy.constants | Physical and mathematical constants |
| scipy.fftpack | Fourier transform |
| scipy.integrate | Integration routines |
| scipy.interpolate | Interpolation |
| scipy.io | Data input and output |
| scipy.linalg | Linear algebra routines |
| scipy.optimize | Optimization |
| scipy.signal | Signal processing |
| scipy.sparse | Sparse matrices |
| scipy.spatial | Spatial data structures and algorithms |
| scipy.special | Any special mathematical functions |
| scipy.stats | Statistics |
| scipy.constants | 物理和数学常数 |
| scipy.fftpack | 傅里叶变换 |
| 科学整合 | 整合程序 |
| 科学插值 | 插补 |
| scipy.io | 数据输入输出 |
| scipy.linalg | 线性代数例程 |
| scipy.optimize | 优化 |
| 科学信号 | 信号处理 |
| 稀疏的 | 稀疏矩阵 |
| 科学空间 | 空间数据结构和算法 |
| 特殊的 | 任何特殊的数学函数 |
| 统计数据 | 统计 |
数据结构 (Data Structure)
The basic data structure used by SciPy is a multidimensional array provided by the NumPy module. NumPy provides some functions for Linear Algebra, Fourier Transforms and Random Number Generation, but not with the generality of the equivalent functions in SciPy.
SciPy使用的基本数据结构是NumPy模块提供的多维数组。 NumPy提供了一些函数，用于线性代数，傅立叶变换和随机数生成，但不具有SciPy中等效函数的一般性。
We will see lots of examples on using SciPy library of python in Data science work in the next chapters.
在下一章中，我们将在数据科学工作中看到许多使用python的SciPy库的示例。
翻译自: https://www.tutorialspoint.com/python_data_science/python_scipy.htm
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